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摘 要

安全约束经济调度(security constrained economic dispatch，SCED)现在是国内外研究的热点。作为经济调度的重要分支，安全约束经济调度是电力系统短期安全经济运行的主要手段，在实际运行中具有重要应用。本文以系统总能耗最小为目标，建立了计及阀点效应的SCED数学模型，该模型忽略了系统网损。由于计及阀点效应的SCED模型的目标函数具有非凸特性，不易求解，所以本文采用粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO），可有效求解目标函数。最后采用三机九节点系统对模型进行仿真算例分析。算例结果分析表明，在模型的目标函数中计及发电机组阀点效应能更真实的反映系统的实际运行，使该模型更具实际运用意义和应用价值。

关键词：安全约束经济调度；粒子群算法；阀点效应

Study of Security Constrained Economic Dispatch in Power System

ABSTRACT

Security constrained economic dispatch (SCED) is widely applied in power generation and dispatch home and abroad. As an important branch of economic dispatch， security constrained economic dispatch is the main means of power system short-term safe operation， and has important application in practical operation. Taking minimization of total energy consumption in power system as objective， a SCED model considering valve point effect is built， in which the effects of system losses are not taken into account. The objective function of SCED model considering valve point effect is non-convexity， and is difficult to be solved. So， Particle Swarm Optimization (PSO) is adopted to solve the problem effectively in this paper. Finally， I take a 9-node system as an example， and use the MATLAB software to test the validity of the model in this paper. The analysis of the results of the example shows that a SCED model considering valve point effect can more realistically reflect the actual operation of the system， and the model have more practical significance and applicable value.

Keywords： security constrained economic dispatch (SCED)； Particle Swarm Optimization (PSO)； valve-Point effect

目 录

摘要 I

ABSTRACT II

第一章 绪论 1

1.1 选题背景与研究意义 1

1.2 国内外研究现状 1

1.2.1 传统经济调度 1

1.2.2 动态经济调度 1

1.2.3 安全约束经济调度 2

1.2.4 风险经济调度 2

1.2.5 经济调度研究小结 3

1.3 本文的主要内容 4

第二章 电力系统安全约束经济调度的数学模型 5

2.1 常用安全约束经济调度模型 5

2.1.1 传统经济调度模型 5

2.1.2 计划电量调度模型 5

2.1.3 节能发电调度模型 6

2.1.4 现货市场交易模型 6

2.2 发电机耗量的阀点效应 7

2.3 计及阀点效应的SCED数学模型 7

2.3.1 目标函数 7

2.3.2 模型分析 8

2.4 粒子群算法 8

2.4.1 粒子群算法的起源 8

2.4.2 粒子群理论 8

第三章 算例分析 10

3.1 系统图及模型参数 10

3.2 算例过程分析 11

3.3 计算结果分析 12

第四章 结论与展望 18

4.1 结论 18

4.2 展望 18

致谢 19

参考文献 20

绪论

选题背景与研究意义

随着国家节能调度与智能调度的提出，传统的以满足公平和安全为目标的调度方式将不能满足节能和环保要求，取而代之的是安全约束经济调度。安全约束经济调度能综合考虑系统平衡约束、电网安全约束、机组运行约束以及各种实用化约束，采用考虑安全约束的优化算法编制未来多时段的发电计划，既能实现电网经济节能，又能保障电网的安全运行，提高短期发电计划的可操作性，实现调度计划的精细化管理。本课题拟对电力系统安全约束经济调度问题开展研究，课题研究内容能够为系统工作人员进行电网规划设计和运行调度等提供重要参考信息。

国内外研究现状

经济调度的概念最早可追溯到20世纪20年代，从经济调度的概念产生至今，专家学者们一直致力于电力系统经济调度理论的研究，取得了大量优秀成果，本文将这些优秀研究成果大致分为四部分，并进行介绍：传统经济调度、动态经济调度、安全约束经济调度[^[1]]、风险经济调度[^[2]]。

传统经济调度

最早电力系统经济调度是一个单一时段的负荷分配问题，目标是为了满足系统负荷同时使系统的总发电成本最低。早期解决经济调度的方法大致有两种[^[3]]：基本负荷法和最优负荷点法。但实际上，这两种方法并没有达到最优。

在20世纪30年代早期，Steinberg M.J.和Smith T.H.提出了耗量微增率[^[4]]，基于等耗量微增率准则分配负荷的方法也一起被提出，这个方法到1934年从理论上证明了它是最优准则。1952年，Kirchmayer和Stagg提出了发电和输电的协调方程式，用网损微增率对耗量微增率进行了修正，修正后的负荷分配方法得到的结果更加精准和贴近实际。

这些计算的方法优点在于计算概念清晰、速度快，但是只能通过人工进行处理不等式的约束。随着电力工业水平的不断发展，系统规模和复杂度也越来越高，这些方法因为其缺点也逐渐不适用。经济调度的数学模型因为要尽量贴近实际情况，所以随着目前电力系统规模的扩大也变得更复杂。简单来说，经济调度问题的实质是一个大规模、包含复杂的线性和非线性约束条件的数学规划问题。针对这个问题，学者们长期以来一直在进行研究并得出了许多宝贵的成果[^[5]]。从一开始利用如电路方法、网络规划算法等的各种类型的网络简化算法求解，即将复杂的经济调度问题转化位简单的线性问题进行求解。到现在人工智能优化算法相对比较成熟，大量新型的优化算法被引入了电力系统经济调度的求解中，例如本文要介绍和应用的粒子群优化算法等，这些人工智能优化算法因建模简单，适用性广，寻优能力强等优点而被迅速应用。

动态经济调度

传统的经济调度只考虑了单一阶段的机组出力优化问题，没有考虑机组出力变化引起的费用变化，这是其局限性。对于动态经济调度方法的探索[^[6]]在20世纪60年代初就开始了，当时的学者意识到静态经济调度只优化了单一时段的电力系统运行，当负荷发生变化时可能会引起机组过负荷等情况造成电力系统崩溃，不利于系统安全经济稳定的运行。所以在进行经济调度问题求解时，需要将多时段的负荷分配问题作为一个整体考虑。

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