1、2023，50(7)新能源发电与局域电网EMCA收稿日期:2023-03-02;收到修改稿日期:2023-03-28*基金项目:沈阳市科学技术计划项目(22322326)作者简介:吴鑫(1987)，男，硕士研究生，研究方向为电力调控控制。曹帅(1991)，男，硕士研究生，研究方向为电力调控控制。安天瑜(1976)，男，博士研究生，研究方向为电网调度自动化。计及权系数影响的区域电网时段多目标调度优化策略*吴鑫1，曹帅1，安天瑜2，郑芳芳3(1中国科学院沈阳计算技术研究所有限公司，辽宁 沈阳110168;2国家电网东北电力调度控制中心，辽宁 沈阳110180;3沈阳农业大学 信息与电气工程学院，辽
2、宁 沈阳110866)摘要:为了解决区域电网受风光机组出力的不确定因素影响的调度优化问题，提出了含风光机组在内的多电源多目标调度优化模型，目标函数中考虑了经济运行成本及环境治理成本，同时增加了备用容量和爬坡能力等约束。考虑权系数对多目标优化结果的影响，基于不同的负荷情况，对多目标优化的权系数进行动态选取，得到各阶段负荷下对应的权系数。该文将负荷分为基荷、腰荷及峰荷三种情况，根据模糊综合评价法对各种负荷情况动态确定权系数，以此提出四种优化方案。为了降低综合成本，在考虑了各种约束的前提下，利用改进的粒子群算法求解模型，求得四种方案下的分时段综合成本，并确定调度优化方案，同时得到运行周期内区域电网中
3、机组出力的最佳策略，最后通过实例验证了所提基于动态权系数的多目标调度优化策略的有效性。关键词:区域电网;调度优化;风光机组;权系数中图分类号:TM734文献标志码:A文章编号:1673-6540(2023)07-0081-08doi:1012177/emca2023069Multi-Objective Scheduling Optimization Strategy of egional Power GridConsidering the Influence of Weighting Factors*WU Xin1，CAO Shuai1，AN Tianyu2，ZHENG Fangfang3(1
4、Shenyang Institute of Computing Technology Co，Ltd，Chinese Academy of Sciences，Shenyang 110168，China;2State Grid Northeast Electric Power Control Center，Shenyang 110180，China;3School of Information and Electrical Engineering，Shenyang Agricultural University，Shenyang Agricultural University，Shenyang 1
5、10866，China)Abstract:The output of wind and solar power units is uncertain，which will affect the dispatching optimization ofregional power grid To solve this problem，a multi-source multi-objective scheduling optimization model includingwind and solar power units is proposed The objective function ta
6、kes into account the economic operation cost andenvironmental treatment cost，and at the same time，the constraints such as reserve capacity and climbing abilityincrease Considering the influence of weighting factors on the multi-objective optimization results，based on differentload conditions，the mul
7、ti-objective optimization weighting factors are dynamically selected，and the corresponding18新能源发电与局域电网EMCA2023，50(7)weighting factors under different load stages are obtained The load is divided into three situations:base load，waistload and peak load According to the fuzzy comprehensive evaluation m
8、ethod，the weighting factors of each middleload situation are dynamically determined，and four optimization schemes are proposed In order to reduce thecomprehensive cost，under the premise of considering various constraints，an improved particle swarm optimizationalgorithm was used to solve the model，ob
9、tains the comprehensive cost of four schemes in different periods，determines the scheduling optimization scheme At the same time，the optimal strategy for unit output in the regionalpower grid during the operation period was obtained Finally，the effectiveness of the proposed multi-objectivescheduling
10、 optimization strategy based on dynamic weighting factors was verified by an exampleKey words:regional power grid;scheduling optimization;wind and solar power unit;weiqhting factor0引言随着环境和能源问题的双重压力，国家对节能减排的重视加强，越来越多的风光等可再生能源发展起来并接入区域电网中12。风光机组出力的不确定性，对区域电网的调度产生了极大的挑战35。国内外学者们在改善区域电网的调度优化策略方面取得了一些成果。
11、文献 6 以未能消纳的风电功率最小和煤耗量最小为目标函数，建立了含风电场的多目标实时调度模型，但在模型中并未考虑各个机组的排放污染因素。文献 7 建立了含电动汽车的区域电网两个阶段的优化调度模型，第一阶段以负荷峰谷差最小为目标进行优化，第二阶段以电动汽车充电费用最小为目标进行优化，但未在模型中考虑储能装置。文献 8以总成本为目标函数，研究了考虑风电不确定性的多区域电网的分布鲁棒经济调度优化方法。文献 9 通过建立多目标数学模型，最大限度地提高煤耗效率和发电量，同时降低耗水量，解决新能源并网后的电网调度问题，为加强资源利用作出了重大贡献。文献 10以目标发电计划和电力偏差最小为目标，制定了一个区
12、域电网环境多目标优化的经济指导模型，同时考虑到各省之间的能源平衡，使用准静态规划算法进行计算，通过排序函数对多个目标进行优化。文献 11提出了移动邻域搜索算法对负荷波动频繁的区域平滑化的方法，建立了电网调峰多目标函数，但调度模式并未突破或改进。文献 12 侧重于弹性负荷，以燃料成本最低、污染物排放总量最少等作为多目标函数，考虑了可再生能源使用、电网损耗和用户的满意程度等问题，但弹性负载情况有限。多目标优化是对多个指标同时进行优化，相对于单目标，其考虑得较全面。而多目标权系数代表给予各目标函数相应的重要性，权系数的取值会直接影响优化结果，在负荷不同的运行情况下，权系数取值应不同13。对于含风光等
13、新能源的区域电网多目标调度的优化，仍需进行进一步研究。针对含风光的区域电网调度优化问题，本文提出一种区域电网动态确定权系数的多目标调度优化模型，以完全消纳风电、光伏和降低区域电网运行的综合成本为目标，然后利用改进的粒子群算法对模型进行求解，得到各时段的机组出力情况。1区域电网多目标调度优化模型电网调度优化模型一般包括风电机组、光电机组、火电机组、燃料电池以及储能装置等部分，在进行调度的优化时，需要考虑其经济运行成本，同时还要考虑对环境带来的影响，即需考虑治理环境的成本。由于电网调度优化步骤中包括风电及光电机组，二者受部分不确定性因素制约，因此可能会影响电网的稳定性，而调度优化(SO)是确保电网
14、稳定、安全运行的重要环节。11目标函数的建立SO 的目标是合理地规划各个机组的出力，在满足系统稳定性的前提下，提高新能源的利用率，其本质上是一个多目标优化领域问题14。本文以实现电网的综合成本 F 最低为目标函数，其表达式如下:minF=f1F1+f2F2(1)式中:F1为经济运行成本;F2为环境保护成本;f1和 f2分别为 F1、F2的权系数，并且满足 f1+f2=1。111经济运行的成本 F1经济运行的成本 F1包括各个机组燃料的成本和运行维护成本15，即:282023，50(7)新能源发电与局域电网EMCAF1=Cf+Cm(2)考虑到光伏和风力是清洁能源，故其燃料成本为零，本文中燃料成本
15、 Cf即为火电机组的燃料成本1618，其表达式如下:Cf=a1+a2PDg+a3P2Dg(3)式中:a1、a2、a3为燃料成本系数;PDg为机组的输出功率。机组的运行维护成本 Cm表达式如下:Cm=24t=1Ii=1iPi(t)(4)式中:i为比例系数;Pi为第 i 个机组的发电功率。112环境保护成本 F2环境保护成本由火电机组发电产生14，具体表达式如下:F2=Jj=124t=1PDg(t)(5)式中:J 为火电站总数;为单位污染物治理成本;为污染物去除率。调度优化目标是以给环境带来的污染最小、经济运行成本最低为目标，即污染物的排放成本最低，同时保障系统运行的经济性及环保性。12约束条件1
16、21等式约束条件(1)电力供需平衡约束也就是所有电站的出力之和与系统所需负荷相等14，即:Ii=1Pi(t)+Pes(t)+Ploss(t)=PL(t)(6)式中:Pi(t)为第 i 台机组在 t 时刻的发电容量;Pes(t)为储能系统在 t 时刻的输出功率，充电时取正值，放电时取负;Ploss(t)为 t 时刻的网损;PL(t)为 t 时刻的负荷功率。(2)备用容量约束即所有电站提供的负荷，事故 备 用 容 量 分 别 与 其 对 应 的 总 需 求 值 相等。即:Ln=li=1Li，nVn=li=1Vi，n(7)式中:Ln为 n 月份系统负荷需求值;Vn为 n 月份系统事故备用容量;Li，n为 n 月份系统中电站 i 承担的负荷容量;Vi，n为 n 月份系统中电站 i 的事故备用容量。(3)各机组检修约束即系统中各机组一年仅检修一次。即有:Mm=1Ui，m=1(8)式中:Ui，m为第 i 个机组 m 月的检修状态。Ui，m=0 时为未检修状态;Ui，m=1 时表示检修状态。122不等式约束条件(1)各电站出力约束，对于 Pi(t)，有:Pmini Pi(t)Pmaxi(9)式中:P