JP3609278B2

JP3609278B2 - Power system generator operation device

Info

Publication number: JP3609278B2
Application number: JP06036599A
Authority: JP
Inventors: 泰志冨田; 澤　　敏之; 田村　　滋; 勝彦柴田; 謙一河田
Original assignee: Kansai Electric Power Co Inc; Hitachi Ltd
Current assignee: Kansai Electric Power Co Inc; Hitachi Ltd
Priority date: 1999-03-08
Filing date: 1999-03-08
Publication date: 2005-01-12
Anticipated expiration: 2019-03-08
Also published as: JP2000261960A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、電力系統の計画運用装置に係り、特に発電機を用いて電力需要をまかなう際の発電機の起動停止計画を最適に決定するための電力系統発電機運用装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
電力系統に接続されている発電機の起動停止計画は、与えられた期間の各時刻における需要を満たすように、各発電機の起動停止状態と出力値を決定することにより策定されるが、この場合、従来から、対象期間内での運転費用（燃料費と起動費の和）全体を最小化するという経済運用の見地にたって策定するのが通例であった。
【０００３】
例えば、平成６年１２月発行、電気学会論文誌Ｂ１１４巻１２号「火力・揚水発電所の運用計画作成手法」に動的計画法を適用して策定するようにした場合について開示しており、ここでは、主な制約条件として、需給バランス制約、各発電機出力上下限制約、送電線潮流制約などが考慮され、対象期間全体における運転費用の最小化を目的として、各発電機の起動停止計画を最適化している。
【０００４】
そして、この例では、その最適化手法として、各発電機の優先順位付けを需要変動に応じて動的に変更し、その優先順位に従って起動停止計画候補を限定し、限定された候補の中から動的計画法により最適解を求める手法を提案している。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
電力系統の計画運用では、運転費用の低減と同時に、故障発生時に生じる供給支障量の抑制が重要な課題である。
例えば、故障時供給支障量を抑制するには、その故障点の送電線の潮流量を抑制することになるが、このとき発電機の出力配分に制約が生じて、発電機運転費用としては増加してしまう可能性がある。つまり、故障時供給支障量の抑制のために、ある程度発電機運転費用の増加を許容することになる。
【０００６】
従って、発電機運転費用の増加との見合いで、故障時供給支障量の抑制レベルを設定することが重要になる。
しかし、上記した従来技術は、許容する故障時供給支障量に上限を設定し、その上限以下に収まるように故障点送電線の潮流量に上限制約をかけ、その範囲内で運転費用最小化を図るという考え方に基づくもので、故障時供給支障量の上限値については、運用者によって与えられることになり、この結果、上記従来技術では、発電機運転費用と故障時供給支障量のバランスという観点での定量的な設定根拠が不明確になってしまうという問題があった。
【０００７】
ところで、このような発電機運転費用と故障時供給支障量のバランスを定量的に論じる場合、それらがコストと電力量という異なる単位で評価されることが障害になる。
そこで、例えば特願平９−１０９４７７号の出願にかかる発明の明細書では、故障時供給支障量について、単位電力量あたりのコスト換算係数を乗じてコスト換算することにより、故障時供給支障コストとして評価する手法について開示している。
【０００８】
そして、ここでは、発電機運転費用は常に現存しているのに対し、故障時供給支障量は故障発生時にのみ生じる確率的量であることを考慮し、さらに故障発生確率を乗じて故障時供給支障コスト期待値として評価しており、これにより発電機運転費用と故障時供給支障量のバランスを、コストという統一基準で、かつ期待値という指標で定量的に論じることができるようにしている。
【０００９】
本発明の目的は、与えられた期間の各時刻の需要を満たすように、各発電機の各時刻の起動停止状態と出力値を決定する際、発電機運転費用と故障時供給支障量のバランスについての最適化が得られるようにした発電機運用装置を提供することである。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
上記目的は、与えられた期間の各時刻の需要を満たすように各発電機の各時刻の起動停止状態と出力値を決定する発電機運用装置において、与えられた対象期間内各時刻での各発電機の起動停止状態と出力値を表わす発電機運用パターンを用い、対象期間全体の燃料費と起動費の和を計算した値を発電機運転費用とし、対象とする故障ケースの故障発生時の供給支障量をコスト換算し、これに、故障ケース毎に設定される重み係数を乗じて足し合わせた値を故障時供給支障コストとし、これら発電機運転費用と故障時供給支障コストの合計をＲＥ指標として求めるＲＥ指標計算部と、前記各発電機についてランダムに生成した個々の個体から突然変異による新個体を生成し、これら個体と新個体から次世代に残す個体を選別するサバイバル処理を実行して、前記ＲＥ指標が最小になるような発電機運用パターンを求める発電機運用パターン最適化部とを設け、前記発電機運用パターンに基づいて前記発電機の運用を行うようにして達成される。
【００１１】
この結果、対象期間全体の発電機運転費用と故障時供給支障コスト期待値の合計が最小化され、発電機運転費用と故障時供給支障量のバランスの最適化が得られることになる。
【００１２】
【発明の実施の形態】
以下、本発明による電力系統発電機運用装置について、図示の実施の形態により詳細に説明する。
図１は、本発明による電力系統発電機運用装置の一実施形態で、装置本体は、図示のように、計算機１と入力装置２、それに表示装置３で構成され、更に計算機１は、電力システム４を介して電力系統５に接続されている。
【００１３】
ここで、電力システム４は、電力系統の各種の計画システム、運用システム、制御システムで構成され、電力系統５は、送電線や発電機などの実際の電力設備で構成されている。
計算機１は、入力装置２から入力されるデータと、電力システム４から入力されるデータ、或いは取り込んだデータに基づいて、ＲＥ指標を最小にする発電機運用パターンを求め、これを表示装置３、電力システム４に出力する。
【００１４】
このとき、表示装置３には、必要に応じて計算機１の状態やデータなどが表示がなされる。
また、ここで、ＲＥ指標とは、発電機運転費用と故障時供給支障コストの合計を表わす指標のことであり、詳しくは後述する。
【００１５】
図２は、計算機１に格納される発電機運用のための機能を表わす機能ブロック図で、図示のように、制御部１１、発電機運用パターン最適化部１２、ＲＥ指標計算部１３、系統データベース部１４、故障ケースデータベース部１５、パラメータデータベース部１６で構成されている。
【００１６】
制御部１１は、入力装置２と表示装置３、電力システム４、発電機運用パターン最適化部１２、ＲＥ指標計算部１３、系統データベース部１４、故障ケースデータベース部１５、それにパラメータデータベース部１６の間でのデータの授受を制御し、且つ、入力装置２や電力システム４からの要求に従って、最適な発電機運用パターンの作成を発電機運用パターン最適化部１２に指示し、その結果を受け取って出力装置３や電力システム４に出力する働きをする。
【００１７】
発電機運用パターン最適化部１２は、制御部１１から最適発電機運用パターン作成指示を受けて動作し、制御部１１を介して、系統データベース部１４と故障ケースデータベース部１５、それにパラメータデータベース部１６から、それぞれ系統に関するデータと故障ケースに関するデータ、それに各種パラメータに関するデータを取り込み、ＲＥ指標計算部１３と連携しながら処理を行い、最適な発電機運用パターンを作成する働きをする。なお、処理の詳細については後述する。
【００１８】
ＲＥ指標計算部１３は、発電機運用パターン最適化部１２から与えられる系統に関するデータと故障ケースに関するデータ、各種パラメータに関するデータ、されに発電機運用パターンついて、ＲＥ指標を計算し、結果を発電機運用パターン最適化部１２に返す働きをする。なお、処理の詳細については後述する。
【００１９】
系統データベース部１４は、系統に関する各種のデータ、すなわち系統構成データ、対象期間内各時刻の負荷分布データ、各発電機の出力上下限データ、各発電機の発電コスト特性データを管理する働きをする。
【００２０】
ここで、まず系統構成データとは、送電線のインピーダンスや発電機の定格容量などの系統設備の各定数、及び各系統設備間の接続情報のことで、次に負荷分布データとは、系統に接続されている各負荷の有効電力、電流、電圧などの電気的データことであり、また発電機出力上下限データとは、各発電機毎に与えられる有効電力出力の上下限値のことであり、さらに発電コスト特性データとは、各発電機の発電コストを出力に応じて与えるデータのことである。
【００２１】
故障ケースデータベース部１５は、故障時供給支障コスト期待値を計算する際に含めるための全ての故障ケースに関するデータを管理するもので、各故障ケース毎に、故障点データ、故障発生確率データを管理する働きをする。
【００２２】
ここで、まず故障点データとは、系統中における故障設備を指定するデータのことで、故障発生確率データとは、故障が発生する確率を与えるデータのことである。
このとき、故障発生確率データについては、制御部１１を介して入力装置２や電力システム４から系統の現在状態や天候の状態に基づいてオンラインで与えられるように構成してもよい。
【００２３】
パラメータデータベース部１６は、供給支障量をコスト換算するための供給支障量単位電力量あたりの単価を表わす供給支障量コスト換算係数データを管理する働きをする。
【００２４】
次に、発電機運用パターン最適化部１２による処理について説明する。
このとき、この実施形態では、ＥＰ（ＥｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｙＰｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ）と呼ばれている手法を適用して処理するように構成してあり、このため、まず、個々の発電機運用パターンについて、図３に示すように、行列表現する。
ここで、ｇ_ｉ ^ｊは発電機ｉの時刻ｊにおける出力値のことで、ｍは対象とする時刻断面数を表わし、ｎは対象とする発電機数を表わす。
【００２５】
このように行列表現した各個別の発電機運用パターンを個体Ｓと呼ぶが、この個体Ｓが実際の発電機運用パターンとして意味を持つのは、需給バランス制約を意味する条件式である（式１）を対象期間内の全ての時刻ｊについて満たし、且つ発電機出力上下限制約を意味する（式２）を対象期間内の全ての時刻ｊと対象とする全ての発電機ｉについて満たす場合である。
【００２６】
【数１】

【００２７】
【数２】

【００２８】
ここで、まず（式１）のＤ_ｊは、時刻ｊにおける負荷の総量（総需要）を表わし、次に（式２）におけるｇ_ｉ ^ｍｉｎは、発電機ｉの出力下限値を表わす。そして、同じくｇ_ｉ ^ｍａｘは発電機ｉの出力上限値を表わす。
【００２９】
次に、このときのＲＥ指標が最小になる個体を求める処理の詳細について、図４のフローチャートにより説明する。
この図４に示した処理は、入力装置２や電力システム４からの要求を受けた制御部１１からの要求に従って、発電機運用パターンの作成の指示を受けたことにより、スタートする。
【００３０】
処理を開始したら、まず、処理ステップ（Ｓ１）では、制御部１１を介して各データの読み込みを行う。すなわち系統データベース部１４からは系統に関するデータを読み込み、故障ケースデータベース部１５からは故障ケースに関するデータを読み込み、パラメータデータベース部１６からは供給支障量コスト換算係数データを読み込むのである。
【００３１】
次に、処理ステップ（Ｓ２）では、初期個体群の生成と、初期個体群の評価を行う。すなわちまず対象期間内の全ての時刻ｊについて（式１）を満たし、且つ、対象期間内の全ての時刻ｊと、対象とする全ての発電機ｉについて、（式２）を満たすＱ個の個体をランダムに生成する。
【００３２】
次いで、生成したＱ個の個体のＲＥ指標値を、ＲＥ指標計算部１３により計算する。すなわち個体データと系統に関するデータと故障ケースに関するデータと供給支障量コスト換算係数データをＲＥ指標計算部１３に渡し、ＲＥ指標計算部１３でそれらデータについてＲＥ指標を計算した結果を受け取り、これをその個体のＲＥ指標値とするのである。
【００３３】
処理ステップ（Ｓ３）では、突然変異による新固体の生成を行う。
この処理は、基本的には各個体Ｓに、（式３）に示すようにして、突然変異を発生させ、新しい個体を生成する。従って、Ｑ個の個体から新しいＱ個の個体が生成されることになる。
【００３４】
【数３】

【００３５】
この（式３）は、個体Ｓの要素ｇ_ｉ ^ｊにＮ（０、σ２）を加えることを表わす。そして式中のＮ（０、σ２）は、平均が０で、分散がσ２の正規分布に従う乱数により発生させた値を表わし、ＲＥ（Ｓ）は、個体ＳのＲＥ指標値を表わし、ＲＥ_ｍｉｎは、突然変異前のＱ個の個体のＲＥ指標値の最小値を表わし、βは、予め設定されるパラメータである。
【００３６】
このとき、突然変異後の個体が実際の発電機運用パターンとして意味を持つようにするため、（式１）と（式２）を満たすように、各要素ｇ_ｉ ^ｊを調整するようにする。
このときの調整方法としては種々の方法が考えられ、何れ方法でも良い。
例えば、（式２）については、突然変異後のｇ_ｉ ^ｊがｇ_ｉ ^ｍａｘを超えた場合は、そのままｇ_ｉ ^ｍａｘと設定し、ｇ_ｉ ^ｍｉｎを下回った場合は、０と設定する方法が考えられる。
また、（式１）については、ｇ_ｉ ^ｊの変異量の符号を反転した分を、同時刻の他の発電機に振り分ける方法が考えられる。
【００３７】
処理ステップ（Ｓ３）に続いては処理ステップ（Ｓ４）で新個体の評価、すなわち突然変異によって生成された新しい個体のＲＥ指標値をＲＥ指標計算部１３により計算する。
このため、個体データと系統に関するデータと故障ケースに関するデータ、それに供給支障量コスト換算係数データをＲＥ指標計算部１３に渡し、それらデータについてＲＥ指標を計算した結果を受け取り、これをその個体のＲＥ指標値とする。
【００３８】
次の処理ステップ（Ｓ５）では、サバイバル処理を行う。すなわち突然変異前のＱ個の個体と、突然変異後のＱ個の新個体の合計２Ｑ個の個体から、次世代に残すＱ個の個体を選択するのである。
【００３９】
この選択処理では、各個体について、自分以外の（２Ｑ−１）個の個体からランダムに抽出されたＬ個の個体のうち、自分より悪い個体の数を計算し、これが大きい個体から順にＱ個を選択するものとする。ここで、Ｌは予め設定される１以上（２Ｑ−１）以下の整数値をとるパラメータである。
【００４０】
次の処理ステップ（Ｓ６）は、世代交代のための判定処理であり、これにより、予め設定された繰り返し回数に達するまで処理ステップ（Ｓ３）〜（Ｓ５）を繰り返し、世代交代が得られるようにする。
ここで、このように突然変異−サバイバルという発見的処理によってＲＥ指標値の小さい個体を探索するというのが、ＥＰ手法の本質である。
【００４１】
処理ステップ（Ｓ６）で予め設定された繰り返し回数に達したら、次に処理ステップ（Ｓ７）の最適化結果の抽出処理に進む。
ここでは、上記繰り返しの結果、最終的に得られたＱ個の個体のうち、ＲＥ指標値の最小値を与える個体を最適化結果として、制御部１１に返すことになる。
【００４２】
次に、ＲＥ指標計算部１３によるＲＥ指標計算処理について、図５のフローチャートにより説明する。
この図５の処理は、発電機運用パターン最適化部１２からのＲＥ指標計算起動要求に従ってスタートされる。
まず処理ステップ（Ｓ１０）ではデータの読み込みを行う。すなわち制御部１１を介して系統データベース部１４から系統に関するデータを読み込み、故障ケースデータベース部１５から故障ケースに関するデータを読み込み、パラメータデータベース部１６から供給支障量コスト換算係数データを読み込むのであり、制御部１１からはＲＥ指標を計算する個体Ｓのデータを受け取るのである。
【００４３】
次に、処理ステップ（Ｓ１１）では発電機運転費用の計算を行う。すなわち（式４）に従って、個体Ｓの発電機運転費用ＧＣを計算するのである。
【００４４】
【数４】

【００４５】
この発電機運転費用計算式（式４）において、まずｇ_ｉ ^ｊは計算対象となる個体Ｓの第ｉｊ成分で、発電機ｉの時刻ｊの出力値を表わし、次にｕ_ｉ ^ｊは発電機ｉの起動停止状態を表わすもので、起動状態（ｇ_ｉ ^ｊが発電機ｉの出力下限値以上）のときに１をとり、それ以外のときには０をとるものである。そして、ＧＣ_ｉは発電機ｉの出力がｇｉｊのときの発電コストを表わし、ＧＳｉは発電機ｉが停止状態から起動状態に変化したときにかかる起動コストを表わす。
【００４６】
続く処理ステップ（Ｓ１２）では故障時供給支障コスト期待値の計算を行う。すなわち（式５）に従って、個体Ｓの故障時供給支障コスト期待値を計算するのである。
【００４７】
【数５】

【００４８】
ここで、この故障時供給支障コスト期待値計算式（式５）における和は、想定故障ケースｆ全てに関して和をとることを表わす。また、Ｐ（ｆ）は故障ケースｆの故障発生確率を表わし、ＬＯＬ（ｆ）は故障ケースｆが発生したときの供給支障量を表わし、αは供給支障量のコスト換算係数（単位電力量あたりのコスト単価）を表わす。
【００４９】
供給支障量ＬＯＬ（ｆ）は、対象期間内の各時刻断面で故障ｆの故障点で系統分断が発生したときに生じる供給支障量ＬＯＬ_ｊ（ｆ）を求め、これを対象期間内全時刻断面について合計して与える。
【００５０】
ここで、この各時刻断面での故障ｆによる供給支障量ＬＯＬ_ｊ（ｆ）は、基本的には故障ｆにより系統分断が生じたとき周波数が低下する分断系統において、その周波数が許容範囲内になるように分断系統内の需給バランスを調整するために必要な負荷遮断量から計算するのであるが、ここでは簡略的な方法として、故障ｆの故障点で系統分断されたときの両側の分断系統について、それぞれ発電量と負荷量を計算し、負荷量が発電量より大きい分断系統の（負荷量−発電量）を求め、これをＬＯＬ_ｊ（ｆ）としている。
【００５１】
なお、この簡略的方法は、たまたまこの実施形態で採用した方法というだけであり、他の方法によることも可能である。
【００５２】
次の処理ステップ（Ｓ１３）では、ＲＥ指標を計算する。すなわち処理ステップ（Ｓ１１）で求めた発電機運転費用と、処理ステップ（Ｓ１２）で求めた故障時供給支障コスト期待値から、以下の通りにして、ＲＥ指標を求めるのである。
ＲＥ指標＝発電機運転費用＋故障時供給支障コスト期待値
【００５３】
最後に処理ステップ（Ｓ１４）で、いま計算したＲＥ指標の出力を行う。すなわち発電機運用パターン最適化部１２にＲＥ指標計算結果を返すのである。
【００５４】
従って、上記実施形態によれば、対象期間全体の発電機運転費用と故障時供給支障コスト期待値の合計が最小化され、発電機運転費用と故障時供給支障量のバランスの最適化が充分に得られることになり、この結果、発電機の効率的な運用を容易に得ることができる。
【００５５】
【発明の効果】
本発明によれば、与えられた対象期間内各時刻での各発電機の起動停止状態及び出力値である発電機運用パターンについて、対象期間全体の燃料費と起動費の和を計算してこれを発電機運転費用とし、また対象とする故障ケースの故障発生時の供給支障量をコスト換算してこれを故障ケース毎に設定される重み係数を乗じて足し合わせて故障時供給支障コストとし、発電機運転費用と故障時供給支障コストの合計をＲＥ指標として求め、このＲＥ指標が最小になるような発電機運用パターンを求めているので、対象期間全体の発電機運転費用と故障時供給支障コスト期待値の合計が最小化され、発電機運転費用と故障時供給支障量のバランスの最適化が充分に得られる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による電力系統発電機運用装置の一実施形態を示す構成図である。
【図２】本発明の一実施形態における計算機の内部構成の一例を示す機能ブロック図である。
【図３】本発明の一実施形態における発電機運用パターン最適化部において使用する発電機運用パターンの表現形態の説明図である。
【図４】本発明の一実施形態における発電機運用パターン最適化部での処理フローを示す説明図である。
【図５】本発明の一実施形態におけるＲＥ指標計算部での処理フローを示す説明図である。
【符号の説明】
１計算機
２入力装置
３表示装置
４電力システム
５電力系統
１１制御部
１２発電機運用パターン最適化部
１３ＲＥ指標計算部
１４系統データベース部
１５故障ケースデータベース部
１６パラメータデータベース部[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a power system plan operation apparatus, and more particularly, to a power system generator operation apparatus for optimally determining a start-up / stop plan for a power generator when a power demand is met using a power generator.
[0002]
[Prior art]
The start / stop plan for the generators connected to the power system is formulated by determining the start / stop state and output value of each generator to meet the demand at each time in a given period. In the past, it has been customary to formulate from the viewpoint of economic operation that minimizes the entire operating cost (sum of fuel and start-up costs) within the target period.
[0003]
For example, it discloses the case where the dynamic programming method is applied to the December 1999 issue of the IEEJ Transaction B114, Volume 12, “Thermal and Pumped Power Plant Operation Plan Creation Method”. Here, the main supply and demand balance constraints, upper and lower limit constraints for each generator output, transmission line power flow constraints, etc. are considered as the main constraint conditions, and the start-up and shutdown plan for each generator is aimed at minimizing operating costs over the entire period. Is optimized.
[0004]
And in this example, as the optimization method, the prioritization of each generator is dynamically changed according to the demand fluctuation, the start / stop plan candidates are limited according to the priority, and from among the limited candidates A method to find the optimal solution by dynamic programming is proposed.
[0005]
[Problems to be solved by the invention]
In the planned operation of the power system, it is important to reduce the operating cost and control the amount of supply interruption that occurs when a failure occurs.
For example, in order to suppress the supply disruption amount at the time of failure, the flow rate of the transmission line at the point of failure will be suppressed, but at this time the output distribution of the generator will be restricted and the generator operating cost will increase. There is a possibility that. In other words, the generator operating cost is allowed to increase to some extent in order to suppress the supply trouble amount at the time of failure.
[0006]
Therefore, it is important to set a suppression level of the supply trouble amount at the time of failure in proportion to the increase in the generator operating cost.
However, the above-mentioned conventional technology sets an upper limit for the allowable supply disruption at the time of failure, places an upper limit on the tidal flow rate of the faulty transmission line so that it falls below the upper limit, and minimizes operating costs within that range. The upper limit value of the troubled supply during failure is given by the operator, and as a result, the conventional technology described above has the viewpoint of balancing the generator operating cost and the troubled supply during failure. There is a problem that the grounds for quantitative setting in Japan become unclear.
[0007]
By the way, when discussing the balance between the generator operating cost and the supply interruption amount at the time of failure quantitatively, it is an obstacle to evaluate them in different units of cost and electric energy.
Therefore, for example, in the specification of the invention according to the application of Japanese Patent Application No. 9-109477, the troubled supply trouble cost is calculated by multiplying the troubled supply trouble quantity by the cost conversion coefficient per unit electric energy, thereby converting the trouble. Disclosed are methods for evaluation.
[0008]
And here, considering that the generator operation cost is always present, the supply failure amount at the time of failure is a probabilistic amount that occurs only at the time of the failure occurrence, and further multiplied by the failure occurrence probability It is evaluated as an expected value of the trouble cost, and this makes it possible to discuss the balance between the generator operation cost and the supply trouble amount at the time of failure quantitatively with the unified standard of cost and the index of the expected value.
[0009]
The object of the present invention is to balance the generator operating cost and the supply interruption amount at the time of failure when determining the start / stop state and the output value of each generator so as to satisfy the demand at each time in a given period. It is to provide a generator operation device that can optimize the system.
[0010]
[Means for Solving the Problems]
The above-mentioned purpose is for each generator at each time within a given target period in a generator operation device that determines the start / stop state and output value of each generator to satisfy the demand at each time in a given period. Using the generator operation pattern that represents the start / stop status of the generator and the output value, the sum of the fuel cost and start-up cost for the entire target period is taken as the generator operating cost, and when the failure in the target failure case occurs the supply trouble amount and cost terms, to a value obtained by adding multiplied by the weighting coefficient set for each fault case a failure-time supply trouble cost, the sum of these generators operating costs and failure time supply trouble cost RE and RE index calculation portion for obtaining as an index, to generate a new individual with mutations from individual individuals randomly generated for each generator, Survival processing of selecting an individual to leave the next generation of these individuals and the new individual The running, achieved the RE index provided with generator operation pattern optimization unit for determining a generator operation pattern so as to minimize, and to perform the operation of the generator based on the generator operation pattern Is done.
[0011]
As a result, the sum of the generator operation cost and the expected supply failure cost during failure for the entire target period is minimized, and the balance between the generator operation cost and the supply failure amount during failure can be optimized.
[0012]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
DESCRIPTION OF EMBODIMENTS Hereinafter, a power system generator operating device according to the present invention will be described in detail with reference to embodiments shown in the drawings.
FIG. 1 shows an embodiment of a power system generator operating apparatus according to the present invention. The apparatus main body is composed of a computer 1, an input device 2, and a display device 3 as shown in the figure, and the computer 1 further includes a power system. 4 to the power system 5.
[0013]
Here, the power system 4 is configured by various planning systems, operation systems, and control systems of the power system, and the power system 5 is configured by actual power equipment such as a transmission line and a generator.
The computer 1 obtains a generator operation pattern that minimizes the RE index based on the data input from the input device 2 and the data input from the power system 4 or the captured data. Output to the power system 4.
[0014]
At this time, the state and data of the computer 1 are displayed on the display device 3 as necessary.
Here, the RE index is an index representing the sum of the generator operation cost and the supply trouble cost at the time of failure, and will be described in detail later.
[0015]
FIG. 2 is a functional block diagram showing functions for generator operation stored in the computer 1, and as shown, a control unit 11, a generator operation pattern optimization unit 12, an RE index calculation unit 13, a system database. It comprises a unit 14, a failure case database unit 15, and a parameter database unit 16.
[0016]
The control unit 11 includes an input device 2, a display device 3, a power system 4, a generator operation pattern optimization unit 12, an RE index calculation unit 13, a system database unit 14, a failure case database unit 15, and a parameter database unit 16. In response to a request from the input device 2 or the power system 4, the generator operation pattern optimization unit 12 is instructed to generate an optimal generator operation pattern, and the result is received and output. It functions to output to the device 3 and the power system 4.
[0017]
The generator operation pattern optimization unit 12 operates in response to an instruction to create an optimum generator operation pattern from the control unit 11, and the system database unit 14, the failure case database unit 15, and the parameter database unit 16 via the control unit 11. Then, the data regarding the system, the data regarding the failure case, and the data regarding various parameters are taken in, and the process is performed in cooperation with the RE index calculation unit 13 to create an optimum generator operation pattern. Details of the process will be described later.
[0018]
The RE index calculation unit 13 calculates the RE index for the data on the system, the data on the failure case, the data on various parameters, and the generator operation pattern given from the generator operation pattern optimization unit 12, and the result is generated by the generator. It returns to the operation pattern optimization unit 12. Details of the process will be described later.
[0019]
The system database unit 14 serves to manage various data related to the system, that is, system configuration data, load distribution data at each time within the target period, output upper / lower limit data of each generator, and power generation cost characteristic data of each generator. .
[0020]
Here, the system configuration data is the constants of the system equipment, such as the impedance of the transmission line and the rated capacity of the generator, and the connection information between the system equipments. Next, the load distribution data is the system Electrical data such as active power, current, and voltage of each connected load. Generator output upper and lower limit data is the upper and lower limit values of the active power output given to each generator. Furthermore, the power generation cost characteristic data is data that gives the power generation cost of each generator according to the output.
[0021]
The failure case database unit 15 manages data related to all failure cases to be included when calculating the expected supply interruption cost at the time of failure, and manages failure point data and failure occurrence probability data for each failure case. To work.
[0022]
Here, the failure point data is data that designates a failure facility in the system, and the failure occurrence probability data is data that gives a probability that a failure will occur.
At this time, the failure occurrence probability data may be configured to be provided online from the input device 2 or the power system 4 based on the current state of the system or the weather state via the control unit 11.
[0023]
The parameter database unit 16 serves to manage supply trouble amount cost conversion coefficient data representing a unit price per supply trouble amount unit power amount for converting the supply trouble amount into a cost.
[0024]
Next, processing by the generator operation pattern optimization unit 12 will be described.
At this time, in this embodiment, processing is performed by applying a technique called EP (Evolutionary Programming). For this reason, first, as shown in FIG. In the matrix representation.
Here, g _i ^j is the output value of generator i at time j, m represents the number of target time sections, and n represents the number of target generators.
[0025]
Each individual generator operation pattern expressed as a matrix in this way is called an individual S, and this individual S has a meaning as an actual generator operation pattern is a conditional expression meaning a supply-demand balance constraint (Expression 1) ) For all times j within the target period, and (Equation 2) meaning generator output upper and lower limit constraints is satisfied for all times j within the target period and all target generators i. .
[0026]
[Expression 1]

[0027]
[Expression 2]

[0028]
Here, first, D _{j in} (Expression 1) represents the total load (total demand) at time j, and next, g _i ^min in (Expression 2) represents the output lower limit value of the generator i. Similarly, g _i ^max represents the output upper limit value of the generator i.
[0029]
Next, details of the process for obtaining the individual having the smallest RE index at this time will be described with reference to the flowchart of FIG.
The process shown in FIG. 4 starts when a generator operation pattern creation instruction is received in accordance with a request from the control unit 11 that has received a request from the input device 2 or the power system 4.
[0030]
When the processing is started, first, in the processing step (S1), each data is read through the control unit 11. That is, data related to the system is read from the system database unit 14, data related to the failure case is read from the failure case database unit 15, and supply trouble amount cost conversion coefficient data is read from the parameter database unit 16.
[0031]
Next, in the processing step (S2), the initial population is generated and the initial population is evaluated. That is, first, Q individuals satisfying (Equation 1) for all times j within the target period, and satisfying (Equation 2) for all times j within the target period and all target generators i. Is generated randomly.
[0032]
Next, the RE index calculation unit 13 calculates RE index values of the generated Q individuals. That is, the individual data, the data related to the system, the data related to the failure case, and the supply hindrance cost conversion coefficient data are passed to the RE index calculation unit 13, and the RE index calculation unit 13 receives the result of calculating the RE index for the data. The RE index value of the individual is used.
[0033]
In the processing step (S3), a new solid is generated by mutation.
In this process, basically, a mutation is generated in each individual S as shown in (Equation 3) to generate a new individual. Therefore, new Q individuals are generated from the Q individuals.
[0034]
[Equation 3]

[0035]
This (Expression 3) represents adding N (0, σ2) to the element g _i ^j of the individual S. N (0, σ2) in the equation represents a value generated by a random number according to a normal distribution having an average of 0 and a variance of σ2, RE (S) represents an RE index value of the individual S, and RE _min Represents the minimum RE index value of Q individuals before mutation, and β is a preset parameter.
[0036]
At this time, each element g _i ^j is adjusted so as to satisfy (Equation 1) and (Equation 2) so that the individual after mutation has a meaning as an actual generator operation pattern.
Various adjustment methods are conceivable at this time, and any method may be used.
For example, the equation (2), if _{the g} ^{i j} after mutation exceeds _g ^{i max,} if it as it is set as _g ^{i _max,} below the ^{g i min,} considered a method of setting the 0 It is done.
Further, the equation (1) is the amount obtained by inverting the sign of the mutation of g _i ^j, the method for allocating the other of the generator at the same time is conceivable.
[0037]
Subsequent to the processing step (S3), the RE index calculation unit 13 calculates the RE index value of the new individual generated by the evaluation of the new individual, that is, the mutation, in the processing step (S4).
For this reason, the individual data, the data related to the system, the data related to the failure case, and the supply hindrance cost conversion coefficient data are passed to the RE index calculation unit 13 to receive the result of calculating the RE index for these data, and this is received as the RE of the individual. The index value.
[0038]
In the next processing step (S5), a survival process is performed. That is, Q individuals to be left in the next generation are selected from a total of 2Q individuals including Q individuals before mutation and Q new individuals after mutation.
[0039]
In this selection process, for each individual, among the L individuals randomly extracted from (2Q-1) individuals other than the individual, the number of individuals worse than the self is calculated, and the Q individuals having the largest number are sequentially calculated. Shall be selected. Here, L is a parameter that takes a preset integer value of 1 or more and (2Q-1) or less.
[0040]
The next processing step (S6) is a determination process for the generation change, whereby the processing steps (S3) to (S5) are repeated until the preset number of repetitions is reached, so that the generation change can be obtained. To do.
Here, the essence of the EP method is to search for an individual having a small RE index value by such a heuristic process of mutation-survival.
[0041]
When the number of repetitions set in advance in the processing step (S6) is reached, the process proceeds to the optimization result extraction processing in the processing step (S7).
Here, among the Q individuals finally obtained as a result of the repetition, an individual giving the minimum value of the RE index value is returned to the control unit 11 as an optimization result.
[0042]
Next, RE index calculation processing by the RE index calculation unit 13 will be described with reference to the flowchart of FIG.
The process of FIG. 5 is started in accordance with an RE index calculation activation request from the generator operation pattern optimization unit 12.
First, in a processing step (S10), data is read. That is, the system data is read from the system database unit 14 via the control unit 11, the data about the failure case is read from the failure case database unit 15, and the supply trouble amount cost conversion coefficient data is read from the parameter database unit 16. 11 receives the data of the individual S for calculating the RE index.
[0043]
Next, in the processing step (S11), the generator operating cost is calculated. That is, the generator operating cost GC of the individual S is calculated according to (Equation 4).
[0044]
[Expression 4]

[0045]
In this generator operating cost calculation formula (Formula 4), g _i ^j is the ij component of the individual S to be calculated, and represents the output value at time j of the generator _i , and then u _i ^j is the generator This represents a starting / stopping state of i, and takes 1 when it is in the starting state (g _i ^j is equal to or higher than the output lower limit value of the generator i), and 0 otherwise. GC _i represents the power generation cost when the output of the generator i is gij, and GSi represents the start-up cost when the generator i changes from the stop state to the start state.
[0046]
In the subsequent processing step (S12), the expected supply trouble cost value at the time of failure is calculated. That is, the expected supply trouble cost value at the time of failure of the individual S is calculated according to (Equation 5).
[0047]
[Equation 5]

[0048]
Here, the sum in this failure time supply trouble cost expected value calculation formula (Formula 5) represents that the sum is taken for all the assumed failure cases f. P (f) represents the failure occurrence probability of the failure case f, LOL (f) represents the supply trouble amount when the failure case f occurs, and α represents the cost conversion coefficient (per unit power amount) of the supply trouble amount. Cost unit price).
[0049]
The supply hindrance amount LOL (f) is obtained as a supply hindrance amount LOL _j (f) that is generated when a system division occurs at the failure point of the failure f in each time section within the target period, and this is calculated for all time cross sections within the target period. Give in total about.
[0050]
Here, the supply hindrance amount LOL _j (f) due to the failure f at each time section is basically within the allowable range in a divided system in which the frequency decreases when the system division occurs due to the failure f. The calculation is based on the load shedding amount necessary for adjusting the supply and demand balance in the divided system so that the divided system on both sides when the system is divided at the failure point of the failure f as a simple method here. , The power generation amount and the load amount are respectively calculated, and the (load amount-power generation amount) of the divided system in which the load amount is larger than the power generation amount is obtained, and this is defined as LOL _j (f).
[0051]
Note that this simple method is just the method adopted in this embodiment by chance, and other methods can also be used.
[0052]
In the next processing step (S13), the RE index is calculated. That is, the RE index is obtained as follows from the generator operating cost obtained in the processing step (S11) and the expected supply trouble cost at the time of failure obtained in the processing step (S12).
RE index = generator operating cost + failure supply disruption cost expected value
Finally, in the processing step (S14), the RE index just calculated is output. That is, the RE index calculation result is returned to the generator operation pattern optimization unit 12.
[0054]
Therefore, according to the above embodiment, the total of the generator operation cost and the expected supply trouble cost at the time of failure is minimized, and the balance between the generator operation cost and the supply trouble amount at the time of failure is sufficiently optimized. As a result, efficient operation of the generator can be easily obtained.
[0055]
【The invention's effect】
According to the present invention, for the generator operation pattern that is the start / stop state and output value of each generator at each time within a given target period, the sum of the fuel cost and start-up cost for the entire target period is calculated. Is defined as the generator operating cost, and the supply trouble amount at the time of failure occurrence of the target failure case is converted into cost, and this is multiplied by the weighting factor set for each failure case to be the supply trouble cost at failure time, Since the total of the generator operation cost and failure supply failure cost is calculated as an RE index, and the generator operation pattern that minimizes this RE index is determined, the generator operation cost and failure supply failure for the entire target period The sum of the expected cost is minimized, and the balance between the generator operating cost and the amount of trouble in supply at the time of failure can be fully optimized.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a configuration diagram showing an embodiment of a power system generator operating device according to the present invention.
FIG. 2 is a functional block diagram showing an example of the internal configuration of a computer according to an embodiment of the present invention.
FIG. 3 is an explanatory diagram of an expression form of a generator operation pattern used in a generator operation pattern optimization unit according to an embodiment of the present invention.
FIG. 4 is an explanatory diagram showing a processing flow in a generator operation pattern optimization unit in an embodiment of the present invention.
FIG. 5 is an explanatory diagram showing a processing flow in an RE index calculation unit according to an embodiment of the present invention.
[Explanation of symbols]
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Computer 2 Input device 3 Display apparatus 4 Electric power system 5 Electric power system 11 Control part 12 Generator operation pattern optimization part 13 RE index calculation part 14 System database part 15 Failure case database part 16 Parameter database part

Claims

与えられた期間の各時刻の需要を満たすように各発電機の各時刻の起動停止状態と出力値を決定する発電機運用装置において、
与えられた対象期間内各時刻での各発電機の起動停止状態と出力値を表わす発電機運用パターンを用い、対象期間全体の燃料費と起動費の和を計算した値を発電機運転費用とし、対象とする故障ケースの故障発生時の供給支障量をコスト換算し、これに、故障ケース毎に設定される重み係数を乗じて足し合わせた値を故障時供給支障コストとし、これら発電機運転費用と故障時供給支障コストの合計をＲＥ指標として求めるＲＥ指標計算部と、
前記各発電機についてランダムに生成した個々の個体から突然変異による新個体を生成し、これら個体と新個体から次世代に残す個体を選別するサバイバル処理を実行して、前記ＲＥ指標が最小になるような発電機運用パターンを求める発電機運用パターン最適化部とを設け、
前記発電機運用パターンに基づいて前記発電機の運用を行うように構成したことを特徴とする電力系統発電機運用装置。In the generator operation device that determines the start / stop state and the output value of each generator at each time so as to satisfy the demand at each time of a given period,
Using the generator operation pattern indicating the start / stop status and output value of each generator at each time within the given period, the value calculated by adding the fuel cost and start-up cost for the entire period is the generator operating cost. , and the cost in terms of the supply trouble of failure occurrence of the failure cases of interest, to the value obtained by adding multiplied by the weighting coefficient set for each fault case a failure-time supply hindrance costs, operating these generators An RE index calculation unit that obtains the sum of the cost and supply failure cost at the time of failure as an RE index;
A survivor process is performed to generate a new individual by mutation from each individual randomly generated for each generator, and to select the individuals to be left in the next generation from these individuals and the RE index is minimized. And a generator operation pattern optimization unit for obtaining such a generator operation pattern,
A power system generator operation device configured to operate the generator based on the generator operation pattern.

請求項１に記載の発明において、
前記ＲＥ指標計算部で用いられる故障ケース毎の重み係数として、故障発生確率を用いることを特徴とする電力系統発電機運用装置。In the invention of claim 1,
A power system generator operating device characterized by using a failure occurrence probability as a weighting factor for each failure case used in the RE index calculation unit.

請求項１又は請求項２に記載の発明において、
前記故障発生確率が、電力系統の現在の状態に基づいてオンラインで設定させる手段が備えられていることを特徴とする電力系統発電機運用装置。In the invention according to claim 1 or claim 2,
A power system generator operation device comprising: means for setting the failure occurrence probability online based on a current state of the power system.

与えられた期間の各時刻の需要を満たすように各発電機の各時刻の起動停止状態と出力値を決定する発電機運用装置において、In the generator operation device that determines the start / stop state and output value of each generator so as to satisfy the demand at each time of a given period,
与えられた対象期間内各時刻での各発電機の起動停止状態と出力値を表わす発電機運用パターンを用い、対象期間全体の燃料費と起動費の和を計算した値を発電機運転費用とし、対象とする故障ケースの故障発生時の供給支障量をコスト換算し、これに、故障ケース毎に設定される重み係数を乗じて足し合わせた値を故障時供給支障コストとし、これら発電機運転費用と故障時供給支障コストの合計をＲＥ指標として求めるＲＥ指標計算部と、Using the generator operation pattern indicating the start / stop status and output value of each generator at each time within the given period, the value calculated by adding the fuel cost and start-up cost for the entire period is the generator operating cost. The amount of trouble in supply at the time of failure of the target failure case is converted into cost, and this is multiplied by the weighting factor set for each failure case to add up to the value of trouble in supply failure at failure. An RE index calculation unit that obtains the sum of the cost and supply failure cost at the time of failure as an RE index;
前記発電機の出力配分を指定する出力配分指定部と、An output distribution specifying unit for specifying the output distribution of the generator;
個体データの一部を変更して別の個体データを作成する個体データ生成部と、An individual data generation unit that creates a part of individual data by changing a part of the individual data; 前記個体データ生成部が生成した個体データの中から前記ＲＥ指標計算部が求めたＲＥ指標に基づいて一部の個体データを除外するサバイバル部と、A survival unit that excludes some individual data based on the RE index obtained by the RE index calculation unit from the individual data generated by the individual data generation unit;
前記サバイバル部により除外された個体データと前記ＲＥ指標計算部が求めたＲＥ指標に基づいて発電機運用パターンを求める発電機運用パターン計算部とを備えることを特徴とする電力系統発電機運用装置。A power system generator operation device comprising: a generator operation pattern calculation unit that obtains a generator operation pattern based on the individual data excluded by the survival unit and the RE index obtained by the RE index calculation unit.