CN111080468A - 一种中长期电量越限的调整方法及*** - Google Patents
一种中长期电量越限的调整方法及*** Download PDFInfo
- Publication number
- CN111080468A CN111080468A CN201811230531.4A CN201811230531A CN111080468A CN 111080468 A CN111080468 A CN 111080468A CN 201811230531 A CN201811230531 A CN 201811230531A CN 111080468 A CN111080468 A CN 111080468A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- electric quantity
- unit
- transaction
- period
- transaction electric
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 37
- 230000007774 longterm Effects 0.000 claims abstract description 36
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 claims abstract description 20
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims abstract description 10
- 238000010248 power generation Methods 0.000 claims abstract description 10
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims abstract description 9
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 15
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims description 11
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 8
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 7
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 6
- 238000013461 design Methods 0.000 claims description 6
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 6
- 230000005611 electricity Effects 0.000 claims description 3
- YBJHBAHKTGYVGT-ZKWXMUAHSA-N (+)-Biotin Chemical compound N1C(=O)N[C@@H]2[C@H](CCCCC(=O)O)SC[C@@H]21 YBJHBAHKTGYVGT-ZKWXMUAHSA-N 0.000 claims description 2
- FEPMHVLSLDOMQC-UHFFFAOYSA-N virginiamycin-S1 Natural products CC1OC(=O)C(C=2C=CC=CC=2)NC(=O)C2CC(=O)CCN2C(=O)C(CC=2C=CC=CC=2)N(C)C(=O)C2CCCN2C(=O)C(CC)NC(=O)C1NC(=O)C1=NC=CC=C1O FEPMHVLSLDOMQC-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 33
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 9
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 7
- 238000011160 research Methods 0.000 description 5
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 4
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 239000004575 stone Substances 0.000 description 2
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000010224 classification analysis Methods 0.000 description 1
- 150000001875 compounds Chemical class 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/06—Energy or water supply
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Economics (AREA)
- Marketing (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Public Health (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Water Supply & Treatment (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
Abstract
本发明提供了一种中长期电量越限的调整方法及***,包括:基于机组的运行工况和运行时期将中长期交易电量中总交易电量进行分解得到各机组每个月的交易电量;基于各机组每个月的交易电量与对应调整后交易电量之差最小为目标构建目标函数;利用优化算法求解所述目标函数获得调整后机组的总交易电量;将所述调整后机组的总交易电量作为发电计划进行发电。本发明考虑了机组的运行工况和电网的不同运行时期,实现交易电量月度分解,以调整量最小为目标函数,以设备电量限额为约束条件,构建电量越限调整的规划模型,达到了最优的调整效果,由于该模型是线性模型,能快速求解,得到考虑所有设备电量越限情况最终结果。
Description
技术领域
本发明涉及电力***调度领域,具体涉及一种中长期电量越限的调整方法及***。
背景技术
随着市场化改革的推进和有序放开发用电计划,市场交易电量规模不断扩大,电力电量平衡的市场手段比例平稳增加,中长期市场交易电量逐步替代年度计划电量,电量在时间空间维度分布的不均衡性越来越明显,发电量的不均衡性和交易结果的不确定性造成电网安全裕度降低,因此,有必要对中长期交易电量进行校核,对电量越限进行调整。
中长期电量越限校核调整主要是对各类交易电量和计划电量进行年度、月度校核,以满足电网安全、经济运行要求。由于中长期电量越限校核调整所涉及的预测信息不确定性大,时间尺度长,涉及电力电量分解,目前还没有统一的分析模型和求解方法。各国调度模式的需求有比较明显的差别,中长期合同多为金融合同,偏差处理机制完善,对中长期电量越限调整的研究相对较少,针对中长期电量越限分析的研究和应用刚处于起步阶段。目前,有些研究成果提出,通过电量的累加关系,对关键断面进行电量分析,但难以在潮流层面进行精细分析;有些成果侧重于发现和校核电量越限,而对于越限后如何进行最优调整研究较少。
发明内容
为了解决现有技术中所存在的问题,通过充分的实地调研,根据实际需求,基于设备的电量越限,本发明提供一种中长期电量越限的调整方法及***,考虑机组运行工况和运行时期,对交易电量进行月度分解,全面考虑机组、机组群、线路、断面的越限电量,建立包含约束条件和目标函数的数学规划模型,实现对电量越限的优化调整。
本发明提供的技术方案是:一种中长期电量越限的调整方法,包括:
基于机组的运行工况和运行时期将中长期交易电量中总交易电量进行分解得到各机组每个月的交易电量;
基于各机组每个月的交易电量与对应调整后交易电量之差最小为目标构建目标函数;
利用优化算法求解所述目标函数获得调整后机组的总交易电量;
将所述调整后机组的总交易电量作为发电计划进行发电。
优选的,所述基于机组的运行工况和运行时期将中长期交易电量中总交易电量进行分解得到各机组每个月的交易电量,包括:
对中长期交易电量中各机组涉及的交易月份进行分类,得到运行时期;
对中长期交易电量中各机组的总交易电量进行月度分解得到各运行时期的交易总电量;
基于每个机组的运行工况将各运行时期的交易总电量按照所述运行时期对应的月份进行分配,得到每个月的交易电量;
其中,所述运行时期包括:供热期,非供热期,丰水期和枯水期。
优选的,所述各运行时期的交易总电量,按下式计算:
Ji,t=ki,t·Ji
式中:Ji,t:机组i在t时期的交易总电量;ki,t:机组i在t时期的电量系数;Ji:机组i的总交易电量。
优选的,所述每个月的交易电量,按下式计算:
式中:Qi,m:机组i在第m个月的交易电量;Ci,t,m:机组i在t时期里第m个月的运行天数,不包括当月的检修、停备、退役的天数;Ci,t:机组i在t时期里总的运行天数;Ji,t:机组i在t时期的交易总电量。
优选的,所述目标函数,如下式所示:
式中:Fmin:目标函数;T:月份的数量;N:机组的数量;Qi,m:机组i在第m个月的交易电量;Q′i,m:调整后机组i在第m个月的交易电量。
优选的,所述的方法,还包括:为所述目标函数构建如下约束条件:
机组电量约束、机组群电量约束、线路电量约束和断面电量约束。
优选的,所述机组电量约束,如下式所示:
优选的,所述机组群电量约束,如下式所示:
优选的,所述线路电量约束,如下式所示:
式中:L′k,m:调整后线路k在第m个月的交易电量;线路k第m月的电量限额;H:电力***中节点的个数;Q′h,m:调整后节点h在第m个月的交易电量,由节点h下所有机组交易电量累加得到;lh,m:节点h在第m个月的负荷电量;Skh:第k条线路的线路潮流对第h个节点有功出力的分布因子;
其中,所述第k条线路的线路潮流对第h个节点有功出力的分布因子Skh,按下式计算:
Skh=(Xph-Xqh)/xk
式中:Xph:线路k的一端p在直流潮流阻抗矩阵中的阻抗值;Xqh:线路k的另一端q在直流潮流阻抗矩阵中的阻抗值;xk:线路k的阻抗。
优选的,所述断面电量约束,如下式所示:
优选的,所述调整后机组的总交易电量,按下式计算:
式中:J′i:调整后机组i的总交易电量;T:月份的数量;Q′i,m:调整后机组i在第m个月的交易电量。
基于同一发明构思本发明提供了一种中长期电量越限的调整***,包括:
分解模块,用于基于机组的运行工况和运行时期将中长期交易电量中总交易电量进行分解得到各机组每个月的交易电量;
构建目标函数模块,用于基于各机组每个月的交易电量与对应调整后交易电量之差最小为目标构建目标函数;
计算模块,用于利用优化算法求解所述目标函数获得调整后机组的总交易电量;
处理模块,用于将所述调整后机组的总交易电量作为发电计划进行发电。
优选的,所述分解模块,包括:
运行时期单元,用于对中长期交易电量中各机组涉及的交易月份进行分类,得到运行时期;
分解单元,用于对中长期交易电量中各机组的总交易电量进行月度分解得到各运行时期的交易总电量;
分配单元,用于基于每个机组的运行工况将各运行时期的交易总电量按照所述运行时期对应的月份进行分配,得到每个月的交易电量;
其中,所述运行时期包括:供热期,非供热期,丰水期和枯水期。
与现有技术相比,本发明的有益效果为:
本发明提供的技术方案,基于机组的运行工况和运行时期将中长期交易电量中总交易电量进行分解得到各机组每个月的交易电量;基于各机组每个月的交易电量与对应调整后交易电量之差最小为目标构建目标函数;利用优化算法求解所述目标函数获得调整后机组的总交易电量;将所述调整后机组的总交易电量作为发电计划进行发电,提供了越限后进行最优调整的方法,提高了预测中长期电量的准确性。
本发明提供的技术方案,根据机组的运行工况和电网的不同运行时期,实现交易电量月度分解,以越限电量的调整量最小为目标函数,以设备电量限额为约束条件,构建电量越限调整的规划模型,达到了最优的调整效果,由于该模型是线性模型,能快速求解,得到考虑所有设备电量越限情况最终结果。
本发明提供的技术方案,考虑了机组检修、停备等运行工况,考虑供热期、非供热期、丰水期、枯水期等电网不同运行时期,综合两方面对交易电量进行月度分解,为电量越限调整提供了可靠实用的数据基础。
本发明提供的技术方案,以调整量最小为目标函数,以不超过设备电量限额为约束条件,构建电量越限调整的数学规划模型,一次性完成所有类型设备的越限调整,达到快速、最优的调整效果。
附图说明
图1为本发明的一种中长期电量越限的调整方法流程图;
图2为本发明实施例中调整方法的具体步骤示意图。
具体实施方式
为了更好地理解本发明,下面结合说明书附图和实例对本发明的内容做进一步的说明。
近年来,电力市场快速推进,各种电量交易越来越多,中长期电量刚性执行的要求越来越高,但由于中长期交易电量跨越时间长度大、电网边界不确定性强、刚性执行要求低,所以一直缺乏针对中长期交易电量有效、全面的校核调整手段。因此,为了保证电网安全和电量执行,就需要提供有效可行的电量校核和调整方法。
实施例1:
图1为本实施例中提供的一种中长期电量越限的调整方法流程图,如图1所示,包括:
步骤S1、基于机组的运行工况和运行时期将中长期交易电量中总交易电量进行分解得到各机组每个月的交易电量;
步骤S2、基于各机组每个月的交易电量与对应调整后交易电量之差最小为目标构建目标函数;
步骤S3、利用优化算法求解所述目标函数获得调整后机组的总交易电量;
步骤S4、将所述调整后机组的总交易电量作为发电计划进行发电。
具体的,如图2所示,本实施例提供了调整方法的具体步骤,如下:
步骤S1、基于机组的运行工况和运行时期将中长期交易电量中总交易电量进行分解得到各机组每个月的交易电量,具体包括:
1、获取各类基础数据,包括:电网模型参数、设备(机组、机组群、线路、断面)的电量限额信息、中长期交易电量中机组交易信息、负荷预测、机组检修等数据。
2、计算网络分布因子。
根据电网模型进行计算:
Skh=(Xph-Xqh)/xk (1)
式中:Skh:第k条线路的线路潮流对第h个节点有功出力的分布因子;Xph:线路k的一端p在直流潮流阻抗矩阵中的阻抗值;Xqh:线路k的另一端q在直流潮流阻抗矩阵中的阻抗值;xk:线路k的阻抗。
3、对机组交易电量进行月度分解。
首先对机组涉及的交易月份进行分类分析,得到不同运行时期,即:火电机组考虑供热期和非供热期,水电机组考虑丰水期和枯水期,得到不同运行时期的交易总电量:
Ji,t=ki,t·Ji (2)
式中,Ji是机组i的总交易电量,ki,t是机组i在t时期(供热期,非供热期,丰水期,枯水期)的电量系数,可由历史统计得到,Ji,t是机组i在t时期的交易总电量。
然后按照机组运行工况按下式进行分配,获得每月的交易电量:
式中,Ci,t,m是机组i在t时期里第m个月的运行天数,由当月的总天数减去检修、停备、退役的天数得到,Ci,t是机组i在t时期里总的运行天数,包括当月的检修、停备、退役的天数;Qi,m是机组i在第m个月的交易电量。
4、设定约束条件。
在调整电量越限的过程中,要满足以下约束条件:
(1)机组电量约束:
(2)机组群电量约束:
(3)线路电量约束:
式中:L′k,m:调整后线路k在第m个月的交易电量;线路k第m月的电量限额;H:电力***中节点的个数;Q′h,m:调整后节点h在第m个月的交易电量,由节点h下所有机组交易电量累加得到;lh,m:节点h在第m个月的负荷电量;Skh:第k条线路的线路潮流对第h个节点有功出力的分布因子;
(4)断面电量约束
步骤S2、基于各机组每个月的交易电量与对应调整后交易电量之差最小为目标构建目标函数,具体包括:
5、以机组交易电量的累计调整量最小为目标,确定目标函数,如下式所示:
式中:Fmin:目标函数;T:月份的数量,指机组涉及的交易月份;N:机组的数量;Qi,m:机组i在第m个月的交易电量;Q′i,m:调整后机组i在第m个月的交易电量。
步骤S3、利用优化算法求解所述目标函数获得调整后机组的总交易电量,具体包括:
6、模型求解
通过现有的线性优化计算方法求解上述规划模型,得到调整后的交易电量。将各月的调整电量累加,得到调整后机组的总交易电量,即:
式中,J′i是调整后机组i的总交易电量。
步骤S4、将所述调整后机组的总交易电量作为发电计划进行发电。
实施例2:
本实施例以表1中部分机组为例,通过本实施例提供的调整方法调整机组越限电量。
一、输入数据
(1)机组(计划单元)的交易信息
将各机组的总交易电量进行月度分解,得到机组的月度交易信息,如表1所示:
表1部分机组(计划单元)的交易信息(MWH)
(2)设备电量限额
表2部分设备的月度电量限额(MWH)
注:表中负值只表示潮流方向
二、设备越限情况
将交易信息分摊到对应设备,得到部分设备越限情况,如表3所示:
表3部分设备越限情况
从表中可以看出,腾达机组、九石双回机组群、宾叙断面在调整前部分月份发生了越限,需要对它们越限电量进行调整。
三、越限调整
以机组交易电量的累计调整量最小为目标,对越限设备进行越限调整,调整后的设备电量如表4所示:
表4部分设备调整前后电量(MWH)
调整后部分机组交易电量如表5所示:
表5部分机组最终交易电量
实施例3:
基于同一种发明构思,本发明还提供了一种中长期电量越限的调整***,包括:
分解模块,用于基于机组的运行工况和运行时期将中长期交易电量中总交易电量进行分解得到各机组每个月的交易电量;
构建目标函数模块,用于基于各机组每个月的交易电量与对应调整后交易电量之差最小为目标构建目标函数;
计算模块,用于利用优化算法求解所述目标函数获得调整后机组的总交易电量;
处理模块,用于将所述调整后机组的总交易电量作为发电计划进行发电。
实施例中,所述分解模块,包括:
运行时期单元,用于对中长期交易电量中各机组涉及的交易月份进行分类,得到运行时期;
分解单元,用于对中长期交易电量中各机组的总交易电量进行月度分解得到各运行时期的交易总电量;
分配单元,用于基于每个机组的运行工况将各运行时期的交易总电量按照所述运行时期对应的月份进行分配,得到每个月的交易电量;
其中,所述运行时期包括:供热期,非供热期,丰水期和枯水期。
实施例中,所述调整***,还包括:为所述目标函数构建如下约束条件:
机组电量约束、机组群电量约束、线路电量约束和断面电量约束。
本领域内的技术人员应明白,本申请的实施例可提供为方法、***、或计算机程序产品。因此,本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上仅为本发明的实施例而已,并不用于限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均包含在申请待批的本发明的权利要求范围之内。
Claims (13)
1.一种中长期电量越限的调整方法,其特征在于,包括:
基于机组的运行工况和运行时期将中长期交易电量中总交易电量进行分解得到各机组每个月的交易电量;
基于各机组每个月的交易电量与对应调整后交易电量之差最小为目标构建目标函数;
利用优化算法求解所述目标函数获得调整后机组的总交易电量;
将所述调整后机组的总交易电量作为发电计划进行发电。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于机组的运行工况和运行时期将中长期交易电量中总交易电量进行分解得到各机组每个月的交易电量,包括:
对中长期交易电量中各机组涉及的交易月份进行分类,得到运行时期;
对中长期交易电量中各机组的总交易电量进行月度分解得到各运行时期的交易总电量;
基于每个机组的运行工况将各运行时期的交易总电量按照所述运行时期对应的月份进行分配,得到每个月的交易电量;
其中,所述运行时期包括:供热期,非供热期,丰水期和枯水期。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述各运行时期的交易总电量,按下式计算:
Ji,t=ki,t·Ji
式中:Ji,t:机组i在t时期的交易总电量;ki,t:机组i在t时期的电量系数;Ji:机组i的总交易电量。
6.如权利要求5所述的方法,其特征在于,还包括:为所述目标函数构建如下约束条件:
机组电量约束、机组群电量约束、线路电量约束和断面电量约束。
9.如权利要求6所述的方法,其特征在于,所述线路电量约束,如下式所示:
式中:L′k,m:调整后线路k在第m个月的交易电量;线路k第m月的电量限额;H:电力***中节点的个数;Q′h,m:调整后节点h在第m个月的交易电量,由节点h下所有机组交易电量累加得到;lh,m:节点h在第m个月的负荷电量;Skh:第k条线路的线路潮流对第h个节点有功出力的分布因子;
其中,所述第k条线路的线路潮流对第h个节点有功出力的分布因子Skh,按下式计算:
Skh=(Xph-Xqh)/xk
式中:Xph:线路k的一端p在直流潮流阻抗矩阵中的阻抗值;Xqh:线路k的另一端q在直流潮流阻抗矩阵中的阻抗值;xk:线路k的阻抗。
12.一种中长期电量越限的调整***,其特征在于,包括:
分解模块,用于基于机组的运行工况和运行时期将中长期交易电量中总交易电量进行分解得到各机组每个月的交易电量;
构建目标函数模块,用于基于各机组每个月的交易电量与对应调整后交易电量之差最小为目标构建目标函数;
计算模块,用于利用优化算法求解所述目标函数获得调整后机组的总交易电量;
处理模块,用于将所述调整后机组的总交易电量作为发电计划进行发电。
13.如权利要求12所述的***,其特征在于,所述分解模块,包括:
运行时期单元,用于对中长期交易电量中各机组涉及的交易月份进行分类,得到运行时期;
分解单元,用于对中长期交易电量中各机组的总交易电量进行月度分解得到各运行时期的交易总电量;
分配单元,用于基于每个机组的运行工况将各运行时期的交易总电量按照所述运行时期对应的月份进行分配,得到每个月的交易电量;
其中,所述运行时期包括:供热期,非供热期,丰水期和枯水期。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201811230531.4A CN111080468B (zh) | 2018-10-22 | 2018-10-22 | 一种中长期电量越限的调整方法及*** |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201811230531.4A CN111080468B (zh) | 2018-10-22 | 2018-10-22 | 一种中长期电量越限的调整方法及*** |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111080468A true CN111080468A (zh) | 2020-04-28 |
CN111080468B CN111080468B (zh) | 2024-07-02 |
Family
ID=70309793
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201811230531.4A Active CN111080468B (zh) | 2018-10-22 | 2018-10-22 | 一种中长期电量越限的调整方法及*** |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111080468B (zh) |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104300552A (zh) * | 2014-10-16 | 2015-01-21 | 国家电网公司 | 一种兼顾校正电压越限与降低有功损耗的无功优化方法 |
CN105894161A (zh) * | 2014-12-16 | 2016-08-24 | 国网冀北电力有限公司 | 一种“三公”模式下横向滚动纵向调平的中长期发电计划编制方法 |
CN106157164A (zh) * | 2015-03-20 | 2016-11-23 | 国家电网公司 | 考虑大用户直购电交易的电网中长期安全校核方法 |
CN107181255A (zh) * | 2017-04-12 | 2017-09-19 | 中国电力科学研究院 | 一种机组越限电量的调整方法和装置 |
CN107181284A (zh) * | 2017-04-24 | 2017-09-19 | 中国电力科学研究院 | 一种线路越限电量的调整方法和装置 |
-
2018
- 2018-10-22 CN CN201811230531.4A patent/CN111080468B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104300552A (zh) * | 2014-10-16 | 2015-01-21 | 国家电网公司 | 一种兼顾校正电压越限与降低有功损耗的无功优化方法 |
CN105894161A (zh) * | 2014-12-16 | 2016-08-24 | 国网冀北电力有限公司 | 一种“三公”模式下横向滚动纵向调平的中长期发电计划编制方法 |
CN106157164A (zh) * | 2015-03-20 | 2016-11-23 | 国家电网公司 | 考虑大用户直购电交易的电网中长期安全校核方法 |
CN107181255A (zh) * | 2017-04-12 | 2017-09-19 | 中国电力科学研究院 | 一种机组越限电量的调整方法和装置 |
CN107181284A (zh) * | 2017-04-24 | 2017-09-19 | 中国电力科学研究院 | 一种线路越限电量的调整方法和装置 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
刘思捷 等: "适应月度直接交易的电量安全校核模型及方法", 广东电力, vol. 30, no. 3, pages 15 - 20 * |
吴锋 等: "考虑机组发电量约束的短期电能计划安全校正", 南方电网技术, vol. 7, no. 1, pages 95 - 98 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN111080468B (zh) | 2024-07-02 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Saez-de-Ibarra et al. | Co-optimization of storage system sizing and control strategy for intelligent photovoltaic power plants market integration | |
Hemmati et al. | Coordinated generation and transmission expansion planning in deregulated electricity market considering wind farms | |
CN109447510B (zh) | 基于scuc的中长期电量安全校核方法、装置及*** | |
Sturt et al. | Efficient stochastic scheduling for simulation of wind-integrated power systems | |
KR101636411B1 (ko) | 가상발전소(vpp)의 최적운영계획 모형 생성장치,및 가상발전소(vpp)의 최적운영계획 모형 생성장치를 이용한 최적운영계획 모형 생성방법 | |
CN113131523A (zh) | 一种分品种电力供应预测方法及*** | |
EP2950414A1 (en) | Power system control system | |
CN109447379B (zh) | 一种中长期电量安全校正的分步优化方法及*** | |
Liang et al. | Robust optimization based bidding strategy for virtual power plants in electricity markets | |
Pousinho et al. | Scheduling of a hydro producer considering head-dependency, price scenarios and risk-aversion | |
CN112163304B (zh) | 一种输电网冗余约束识别方法、存储介质及计算设备 | |
CN103887813A (zh) | 基于风功率预测不确定度的风电***运行的控制方法 | |
CN115313441A (zh) | 一种新能源场站储能配置计算方法、***、介质及设备 | |
CN115566680B (zh) | 一种新能源电力***时序生产模拟运行优化方法及装置 | |
KR20210101370A (ko) | 대규모 전력계통 운영에 유연성을 제공할 수 있는 마이크로그리드 운영 방법 및 장치 | |
JP2017042032A (ja) | エネルギーシステムのエネルギー生産を管理する方法、および関連する管理装置 | |
CN111080468A (zh) | 一种中长期电量越限的调整方法及*** | |
CN115115276A (zh) | 考虑不确定性和隐私保护的虚拟电厂调度方法及*** | |
CN115774833A (zh) | 省级电网供电综合碳排放因子的计算方法、***及介质 | |
CN114844119A (zh) | 一种储能发电装机和容量优化配置方法及*** | |
Blank et al. | Lagrangian Relaxation of Large-Scale Congestion Management using Extended Subgradient Methods | |
Gangammanavar | Multiple timescale stochastic optimization with application to integrating renewable resources in power systems | |
CN104037781A (zh) | 电网无功协调控制方法及装置 | |
Shen et al. | Stochastic Model Predictive Control based Fast-Slow Coordination Automatic Generation Control | |
CN111344724A (zh) | 微电网的控制 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant |