基于最优化电力系统机组组合问题的研究

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1、ADissertationinSystemsEngineeringOptimization-BasedStudyonUnitCommitmentProblemsinPowerSystembyChePingNortheasternUniversityMarch2012独创性声明本人声明，所呈交的学位论文是在导师的指导下完成的。论文中取得的研究成果除加以标注和致谢的地方外，不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果，也不包括本人为获得其他学位而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢=凸

2、二思。学位论文作者签名：孳字日期：知但．弓、2／学位论文版权使用授权书本学位论文作者和指导教师完全了解东北大学有关保留、使用学位论文的规定：即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人同意东北大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、交流。作者和导师同意网上交流的时间为作者获得学位后：半年口--匀ECl一年半口两年卤学位论文作者签名：噜手签字日期：9．o段．孑、2多翩虢褥漱导师签名：夕髟妙斟＼签字日期：如c2^t谣-II-东北大学博士学位论文摘要基于最优化的电力系统机组

3、组合问题研究摘要电力工业属于典型的能源行业，它不但是产能大户，也是耗能大户。因此，对于电力工业的运行进行科学管理，有利于电力的优化配置和能源的合理利用。机组组合问题是电力工业运作管理中的关键，其主要任务是根据电力需求和发电机组的物理特征确定出机组在给定计划周期内的启停状态和输出功率，使得总的发电成本最小。科学的机组组合调度不仅能够确保电力系统的稳定运行，而且有利于电力公司的资源有效利用，节能减排，降低系统的运行成本，提升公司对用户的供电服务质量，从而增强公司的市场竞争力。随着电力工业的迅速发展和面对能源短缺所带来的挑战，探讨机

4、组组合问题的建模与优化方法已经成为工业界和学术界共同关注的研究热点之一。本文首先提出了以问题为导向的分类方法，对机组组合问题进行了综述，然后分别从系统运行的安全角度、应对突发机组故障的应急角度、环境友好的绿色角度、市场和消费者行为的协调定价角度对具有不同问题特征的机组组合问题进行了建模与优化方法的研究。本文还以高能耗的钢铁工业为背景，从节能的角度研究一个带有非线性能耗费用的生产计划问题。具体的研究内容概括如下：1)考虑爬坡速率和系统安全约束的机组组合问题的启发式算法爬坡速率约束是指机组的输出功率在相邻小时的变化量具有一定的范围

5、限制，系统安全约束是指流经每条传输线的电流量不能超过规定的上限以确保系统的安全运行。本文针对同时考虑爬坡速率约束和系统安全约束的机组组合问题，提出一个基于模型的两阶段启发式算法。在第一阶段，利用经济分配模型判断机组的初始启停状态是否可行，如果不可行，通过目标函数的线性近似和约束松弛构造问题的松弛模型用于可行化机组的启停状态；在第二阶段，利用经济分配模型确定机组的输出功率。基于118．母线电力系统的测试验证了所提算法的有效性和鲁棒性。2)应对不可预期性机组故障的修正机组组合问题修正机组组合是指机组发生不可预期性故障时对原机组组合

6、调度的及时修正。本文针对该问题，用场景树表达故障的随机持续时间，用修正机组组合调度与原调度的偏差刻画故障造成的影响，以最小化期望发电费用和与原始调度的偏差为目标函数，．．III．东北大学博士学位论文摘要建立相应的混合整数非线性规划模型。所提出的基于变量分离的拉格朗日松弛算法将所研究的问题分解为多个单机组子问题和一个人工变量子问题。单机组子问题利用带有预处理的两阶段最优算法进行求解，人工变量子问题利用线性规划软件包进行求解。为了改进算法的性能，利用bundle方法求解拉格朗日对偶问题。基于39一母线电力系统的测试结果验证了所提算

7、法的有效性。3)电力市场中考虑C02排放惩罚的机组组合问题该机组组合问题同时考虑电力价格和C02排放惩罚，目标函数是最大化由售电收入、发电费用和排放惩罚共同决定的发电利润。本文针对该问题，采用分段线性惩罚函数刻画对应不同排放范围的不同惩罚模式，通过对惩罚函数的有效数学表达，将所研究问题建模为一个混合整数非线性规划模型，并为该问题的求解提出一个基于变量分离的拉格朗日松弛算法。松弛问题利用两阶段最优算法和线性规划软件包求解，自适应频率策略的提出加速了算法的求解速度。基于不同规模随机算例的数值实验验证了所提出算法的良好性能，并比较了

8、不同惩罚方法的减排效果。4)电力市场中考虑C02排放权交易的随机机组组合问题该机组组合问题同时考虑电力价格、排放约束和排放权交易，目标函数是最大化由售电收入、发电费用和排放权交易费用共同决定的期望总利润。本文针对该问题，利用场景树表达随机的市场电价、排放权交易价格和电力需求，