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節(jié)能減排背景下的火電AGC機組組合優(yōu)化研究

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電力系統(tǒng)
節(jié)能減排背景下的火電
AGC機組組合優(yōu)化研究
馬一凱雷霞柏小麗程政孔祥清
(西華大學(xué)電氣信息學(xué)院，成都610039)
摘要為落實國家能源產(chǎn)業(yè)政策，電力行業(yè)提出了在安全約東下集節(jié)能、環(huán)保、經(jīng)濟(jì)為一體
的多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度。在傳統(tǒng)的AGC(自動發(fā)電控制)機組組合模型中，建立新的目標(biāo)函數(shù)，在達(dá)
到降低污染排放指標(biāo)的前提下使發(fā)電成本最低，以達(dá)到節(jié)能減排調(diào)度的目的。通過引入排放成本
系數(shù)和調(diào)度權(quán)重因子，利用動態(tài)規(guī)劃法的前向算法建立遞推方程解模型。對比分析三種不同優(yōu)化
目標(biāo)的計算結(jié)果，表明所建模型能較好的實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)和節(jié)能減排指標(biāo)的相互協(xié)調(diào)，對火電AGC
機組優(yōu)化調(diào)度有一定指導(dǎo)作用。
關(guān)鍵詞：AGC;機組組合；節(jié)能減排；動態(tài)規(guī)劃法
The Research on the Thermal AGC UC Optimization
Based on Energy Saving and Pollutant Reduction
Ma Yikai Lei Xia Bai Xiaoli Cheng Zheng Kong Xiangging
School of Electrical Information,Xihua University,ChengDu 610039)
Abstract To implement the national energy policies,power industry proposes a multi-objective
optimization of integrating energy saving,environmental protection and economic for the scheduling under
the security constraints.In the traditional model of AGC (Automatic Generation Control)UC (unit
commitment),a new objective function was built,under dropping of pollutant discharge,the function
minimized the generating cost with the purpose of saving and pollutant reduction dispatching.Through the
introduction of coefficient of emission cost and factor of schedule weight,it establishes recursion equation to
solve the model by the use of forward algorithm of dynamic programming.Finally,by analysis the results of
the three different optimization objectives,the coordination between economy and pollutant reduction are
achieved through the model,it can be used to guide the thermal AGC UC optimization.
Key words:AGC:UC:energy saving and pollutant reduction:dynamic programming
1引言
有效銜接的實際模型較少。文獻(xiàn)[3]探討了無節(jié)能約
束、節(jié)能約束、能耗最低等三種電力市場的解決方
節(jié)能減排發(fā)電調(diào)度，要求在電力系統(tǒng)安全穩(wěn)
案，提出節(jié)能約束下的電力市場模式、基于年度、
定運行和連續(xù)供電的前提下，最大限度地減少能源、
月度中長期電力市場，建立了市場競價模型，提出
資源消耗和污染物排放。在安排機組出力時，只考
了競價算法，但沒有分析減少污染排放對電力市場
慮機組煤耗雖能達(dá)到節(jié)能降耗目的，但不能體現(xiàn)市
的影響：文獻(xiàn)[4]提出了一種以能耗與污染物排放最
場主體意愿：如果只考慮市場主體意愿，而忽視機
少為目標(biāo)的發(fā)電側(cè)節(jié)能減排新模式。通過可變成本
組煤耗排放等因素，節(jié)能降耗將難以充分實現(xiàn)。
排序和污染物排放量排序確定機組上網(wǎng)電量，以達(dá)
經(jīng)濟(jì)和環(huán)保是兩個互有矛盾性的優(yōu)化目標(biāo)，在
到節(jié)能減排的社會目標(biāo)，但是沒有考慮針對各個機
現(xiàn)有的優(yōu)化調(diào)度方法中多為單目標(biāo)優(yōu)化，而將二者
組特點的約束條件；文獻(xiàn)[5]詳細(xì)論述了實行節(jié)能發(fā)
四川省重點學(xué)科（電力電子與電力傳動）基金資助項目(5ZD0503-09-0)
四川省科技廳科研基金(2009JY0139)
智能電網(wǎng)技術(shù)及裝備專刊·2010年第8期電氣技術(shù)
93
西華大學(xué)2009人才培養(yǎng)項目(R0920906)
電力系統(tǒng)
電調(diào)度對推動電力行業(yè)低碳化發(fā)展的巨大效益，建
立了適應(yīng)不同電力調(diào)度模式的排放計算模型，并對
(t)≥pa(t)+p1(t)+p,(t)
(4)
i=1
相應(yīng)的CO2排放軌跡做出了分析，提出了以機組年
式中，P(t)為系統(tǒng)t時段的總備用要求。
發(fā)電小時數(shù)差異為控制要素的電量分配方法，但并
(3)機組出力約束：te{1…T},ie{1…}
沒有結(jié)合機組組合給出具體的分析結(jié)果。
P≤P,(t)≤Pm
(5)
本文提出的機組組合優(yōu)化模型是在滿足經(jīng)濟(jì)調(diào)
式中，Pmin,Pmax為機組i的最小、最大發(fā)電功率
度目標(biāo)前提下，加入節(jié)能減排新要求的目標(biāo)函數(shù)，
限額。
通過引入排放成本系數(shù)和調(diào)度權(quán)重因子，將兩目標(biāo)
(4)最小開、停機時間約束：te{1…T},ie{1…}
優(yōu)化函數(shù)轉(zhuǎn)變?yōu)閱文繕?biāo)優(yōu)函數(shù)，通過動態(tài)規(guī)劃法的
11≤x(t)≤im
前向算法來解模型，以達(dá)到經(jīng)濟(jì)、節(jié)能、環(huán)保的優(yōu)
,()=
(6)
0
-7o≤x()≤-1
化調(diào)度目的。
式中，ron、rof分別為機組i的最小開、停機時間。
2模型的建立
(5)機組爬坡速率約束：1e{1…T}.ie{1…I}
(7)
傳統(tǒng)的機組組合模式[間只以報價高低決定機組
-PuP≤P()-P(t-1)≤P
上網(wǎng)電量的多少，以發(fā)電成本最小為優(yōu)化目標(biāo)，未
式中，Pip為機組i時段爬坡功率的最大值。
考慮機組能耗和排放問題：節(jié)能減排模式以能耗最
3解模型
小、排放最少為優(yōu)化目標(biāo)，將發(fā)電能耗和環(huán)境保護(hù)
機組組合優(yōu)化是一個高維數(shù)、非凸、離散、非
相結(jié)合。兩種模式尋優(yōu)目標(biāo)不同，本文正是在傳統(tǒng)
線性的混合整數(shù)優(yōu)化問題。眾多學(xué)者提出了各種解
機組組合模型的基礎(chǔ)上，提出經(jīng)濟(jì)性兼顧節(jié)能減排
決方法。文獻(xiàn)[7]分類綜述了從60年代起該問題的
的雙目標(biāo)AGC機組優(yōu)化調(diào)度模型。
主要解法，比較了啟發(fā)式方法，動態(tài)規(guī)劃法，混合
2.1目標(biāo)函數(shù)
整數(shù)規(guī)劃法，拉格朗日松弛法，遺傳算法等優(yōu)化方
(1)經(jīng)濟(jì)性目標(biāo)
法的優(yōu)缺點，并提出了尚待研究的問題。
min F
{u,(t)C,[P(t)]+S,[x,(t),u,(t)]}(1)
動態(tài)規(guī)劃法把UC問題看成按時間分段的多步
式中，F(xiàn)為發(fā)電費用成本函數(shù)，單位為元；T表示優(yōu)
決策過程，即把多時段問題分解成相互關(guān)聯(lián)的一系
列單時段問題，在整個周期范圍內(nèi)確定機組起停過
化時段數(shù)，I表示待調(diào)度機組數(shù)目；C為發(fā)電費用函
程，以尋找各時段內(nèi)機組狀態(tài)的最優(yōu)路徑。本文正
數(shù)，u()=1時表示開機，u()=0時表示機組關(guān)機，P()
為機組i在時段t的有功功率：S,為開機費用函數(shù)，x()
是應(yīng)用動態(tài)規(guī)劃法的前向算法對所建機組組合模型
進(jìn)行求解。
是以該時段前機組最后一次開機的時段為時間起點，
動態(tài)規(guī)劃法[8-引分為前向算法和后向算法。后向
中間機組沒有停機，這整個過程內(nèi)的時段就為累計開
法的解決方法是從最后時段開始，直至倒推到初始
機時間，其值為正：機組的連續(xù)累計停機時間和機組
時段，因此當(dāng)處理的數(shù)據(jù)量較大、階段數(shù)較多時，
連續(xù)累計開機時間類似，這時x(取負(fù)值。
后向算法并不能包含許多實際情況，例如：如果機
(2)節(jié)能減排目標(biāo)
組的起動費用是它離線時間的函數(shù)，那么前向算法
min
a,p()+b,P,(1)+C
(2)
就更加適合，因為每個階段的機組先前的歷史數(shù)據(jù)
式中，f為污染氣體排放函數(shù)，單位為m3;a、b、
可以計算得到。使用前向法，還存在著其它一些實
c;為機組i的排放特性參數(shù)。
際原因，即有利于起始條件具體化，只要計算存儲
2.2約束條件
空間足夠，計算就一直能夠及時前向進(jìn)行。
(1)系統(tǒng)功率平衡：te{1…T},ie1…}
本文通過引入排放成本系數(shù)β，即機組i在單位
排放量下消耗的標(biāo)準(zhǔn)煤的費用，對其定義說明如下
(t)P,()=P()+P1()
(3)
B,=m,(t)/f(t)
(8)
式中，P()為機組i的發(fā)電功率：Pa()為系統(tǒng)網(wǎng)損：
式中，m(t)為t時間段內(nèi)機組i的燃煤費用，f(f)為
P1()為系統(tǒng)負(fù)荷。
第t時段內(nèi)機組i的廢氣排放量，單位為m3,本文
(2)系統(tǒng)旋轉(zhuǎn)備用約束：te{1…T},ie{1…I}
中的β由各機組本身的特性決定。于是將機組發(fā)電
94
電氣技術(shù)
2010年第8期·智能電網(wǎng)技術(shù)及裝備?？?
電力系統(tǒng)
成本和機組排放最小的多目標(biāo)問題轉(zhuǎn)化為如下單目
用和當(dāng)前狀態(tài)的最小費用之和：
標(biāo)問題：
a(t+1,j)=min{(1-)c(t+1,j)+s(t,k|t+1,j)
+G(t+1,j)》+min(t,k)
min=
u,(t)[(1-)C,(p,(t)+AG,(t)](9)
+S,[x(t),u,(t)]
第五步：保存最小值，同時保存此最小值對應(yīng)
式中，G,(0)=B[a,p0)+bP,()+c],為調(diào)度權(quán)重
的路徑。
第六步：進(jìn)行下一階段，重復(fù)步驟二至五。
因子，取值范圍為0≤元≤1，于是(1-)C,(P,()就
第七步：當(dāng)?shù)竭_(dá)最后階段，計算最小總費用，
代表經(jīng)濟(jì)發(fā)電機組的發(fā)電成本，AG()則代表排放最
并回溯找到最優(yōu)路徑。
小的機組發(fā)電成本，當(dāng)入=0時表示發(fā)電成本最小調(diào)
上述步驟的流程如圖1所示。
度，入=1時表示排放最小調(diào)度，通過調(diào)整無的值的
開始
大小，可以實現(xiàn)相應(yīng)的減排目標(biāo)?？梢钥闯觯?9)
同時考慮了機組的經(jīng)濟(jì)運行和減排要求。對火電機
F1,k=1
組，燃料費用又間接反映了煤耗，因此式(9)和約
束條件(3)至(7)即為本文所建立的經(jīng)濟(jì)性兼顧
Q(k)=min-2)C(.)+S(-LmL.)+2G()}
節(jié)能減排的AGC機組組合優(yōu)化調(diào)度模型。
基于動態(tài)規(guī)劃前向算法的基本方程10和本文所
香
k-K?
k=k+1
建數(shù)學(xué)模型，計算時段t內(nèi)組合k的最小費用的遞
王是
推公式由下式給出：
F1+1,1
(1-)C(t,k)+
(t,k)=min
S(t-1,m|t,k)+AG(t,k)
(10)
Q_(+1.)=mm-2)C(-+1.)+5(1+1)+2G(+1)-0(x)
+Omin (t-1,m)
式中，(t,k)表示t時段的第k種機組組合k∈{1…2}，
否
Q(,k)為狀態(tài)(1，k)下的最小總費用，(1-)C(,k)
為狀態(tài)(tk)時的經(jīng)濟(jì)機組的運行費用，
是
S(t-1,m|t,k)表示從前一狀態(tài)(t-1,m)到后一狀態(tài)
保存最低費用策略
(t,k)的機組開停機轉(zhuǎn)換費用，AG(t,k)為狀態(tài)(t,k)
下減排機組的運行費用。
7?
算法步驟概括如下：
是
追蹤最優(yōu)調(diào)度
第一步：從時段=1開始，枚舉所有滿足約束
條件的K個可行組合，在這點上，經(jīng)濟(jì)調(diào)度問題將
停止
執(zhí)行計算階段t時每個可行的組合費用
(1-A)C(t,k)+AG(t,k)
圖1算法流程圖
第二步：對于階段+1，枚舉所有滿足約束條件
4算例仿真
的個可行組合，計算此時新的負(fù)荷水平下的每個
下面對6機組8時段（每時段取1小時）的電
可行的組合費用
力系統(tǒng)進(jìn)行算例仿真。系統(tǒng)旋轉(zhuǎn)備用取系統(tǒng)總負(fù)荷
(1-)C(t+1,j)+AG(t+1,j)
第三步：計算所有從階段(t,k)到階段(t+1,)可
的8%，火電機組詳細(xì)數(shù)據(jù)和系統(tǒng)負(fù)荷參見文獻(xiàn)[11，
12]。的取值則由系統(tǒng)調(diào)度員根據(jù)上級下達(dá)的減排
行的轉(zhuǎn)換，如果該機組滿足約束條件，那么就要計
指標(biāo)確定，不同的減排指標(biāo)下對應(yīng)的值的大小不
算開機費用，如果同時有多臺機組開機，則
同，可以通過變步長迭代法來確定13，本文實現(xiàn)的
s(t,k|t+1,j)=
Es.
是按系統(tǒng)減排10%調(diào)度AGC機組，這時取0.2。
采用Mat1ab7.0實現(xiàn)相應(yīng)的算法計算程序，應(yīng)用動
n是從階段(t,k)到階段(t+1,)開機的機組數(shù)目。
態(tài)規(guī)劃法的前向算法分別對目標(biāo)函數(shù)(1)、(2)、(9)
第四步：利用遞推公式(10)實現(xiàn)從階段t到
式進(jìn)行計算。所得結(jié)果如表1所示。
階段+1的轉(zhuǎn)換的總費用，即前面所有時段的累計費
智能電網(wǎng)技術(shù)及裝備專刊·2010年第8期電氣技術(shù)
95
電力系統(tǒng)
對比綜合優(yōu)化和經(jīng)濟(jì)優(yōu)化可以看出，排放降低
[4]
苗增強，謝宇翔，姚建剛，等.兼顧能耗與排放的發(fā)電側(cè)
9.96%時的最小調(diào)度費用為137564.4元。表2所示
節(jié)能減排調(diào)度新模式[J].電力系統(tǒng)自動化，2009，
的是不同優(yōu)化調(diào)度方式下的開停機計劃。
33(24):16-20.
表1三種不同目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化結(jié)果
[5]
陳啟鑫，周天睿，康重慶.節(jié)能發(fā)電調(diào)度的低碳化效益評
時段
經(jīng)濟(jì)調(diào)度
減排調(diào)度
綜合調(diào)度
估模型及其應(yīng)用.電力系統(tǒng)自動化，2009,33(16)：
101110
110101
111101
24-29.
2
101110
011111
111001
3
101110
[6]
劉維烈，電力系統(tǒng)調(diào)頻與自動發(fā)電控制[M]北京：中
011111
111100
A
101100
010111
101100
國電力出版社，2006：116-126.
5
111100
110101
101110
[7]
陳皓勇，王錫凡.機組組合問題的優(yōu)化方法綜述[J電
6
111110
110101
111110
力系統(tǒng)自動化，1999,23(4,5)：51-56.
7
111110
110101
111110
[8]
Momoh.J.A,Yi Zhang.Unit commitment using adaptive
8
111110
110111
111111
表2
三種不同優(yōu)化目標(biāo)的機組開停計劃
dynamic programming[J].IEEE.Intelligent Systems
優(yōu)化
經(jīng)濟(jì)
減排
綜合優(yōu)化相對
Application to Power Systems,Proceedings of the 13th
類型
優(yōu)化
優(yōu)化
經(jīng)濟(jì)優(yōu)化增減百分比
International Conference on.2005:523-526.
費用總計/元
119798.2
161398.8
137564.4(↑14.83%)
[9]
J.Si,A.G.Barto,W.B.Powell,andD.C.Wunsch.Handbook
廢氣排
放量/m3
2536
1915.1
2283.5(49.96%)
of Leaming and Approximate Dynamic Programming[J].
IEEE Press Series on Computational Intelligence.2004:
5結(jié)論
561-596.
在節(jié)能減排背景下，從經(jīng)濟(jì)性和環(huán)境保護(hù)角度
[10]胡良劍，丁曉東，孫曉君.數(shù)學(xué)實驗-使用Matlab[M].上
出發(fā)，針對火電AGC機組提出了發(fā)電費用最小和污
海：上海科學(xué)技術(shù)出版社.2001：180-192.
染氣體排放最小的多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度模型，由于AGC
[11]Basu M An.Interactive fuzzy satisfying method based
機組運行的經(jīng)濟(jì)型和節(jié)能減排是相互矛盾的優(yōu)化目
on evolutionary programming technique for multi
標(biāo)，要解決這個問題，必須找到合理的方法14-151。
objective short-tem Hydro them al scheduling[J].
本文所建模型處于一種折中的考慮，即在達(dá)到相應(yīng)
Electric Power Systems Research,2004,69(2-3):277-285.
的減排目標(biāo)的前提下實現(xiàn)機組的調(diào)度總費用最小，
[12]Ma Haili,Shahidehpour S M,M arw ali M K
算例仿真表明，該模型能較好兼顧火電AGC機組的
C.Transmission Constrained Unit Commitment Based
運行成本和環(huán)境保護(hù)的利益要求，適應(yīng)了可持續(xù)發(fā)
on Benders Decomposition[A].Proceedings of the
展戰(zhàn)略的要求。
American Control Conference[C].A lbuquergue,New
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(試行)的通知（國辦發(fā)[2007]53號）EB/OL]
[14]袁曉輝，袁艷斌，等.電力系統(tǒng)中機組組合的現(xiàn)代智能
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[3]耿建，高宗和，楊爭林，等.節(jié)能電力市場設(shè)計初探[].
作者簡介
電力系統(tǒng)自動化，2007,31(19)：18-21.
馬一凱(1983-)，男，河北石家莊人，碩士研究生，主要從事電力
系統(tǒng)調(diào)度自動化研究，
96
電氣技術(shù)2010年第8期·智能電網(wǎng)技術(shù)及裝備?？?

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