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电力系统经济调度问题一直受到电力工程技术人员和学者的重视。随着市场化改革的不断深入,初级发电侧市场的建立,电网公司有功经济调度的目标由传统的发电计划转变为购电计划。
因此,在综合考虑发电厂上网电价、负荷需求、电网的安全运行等情况下,如何分配购电量,使购电总费用最小,实现控制电价从而有利于社会用户,这也是深入贯彻科学发展观,落实节约资料基本国策的需要；引起了电力工作者广泛的关注,成为电力系统运行分析领域中的重要课题之一。
电网公司购电优化问题可以视为最优潮流OPF(Optimal Power Flow)问题的简化它们都是优化问题,使某一个目标函数最小。文中结合当前初级发电侧电力市场条件下,购电费用和网损同时是电网公司的经营管理指标。通过网损费用形式体现网损水平的方式,建立了一种购电费用和带权重的网损费用之和最小的同购电模型。
由于日购电计划问题属于多时段耦合的动态优化调度问题,具有大量约束且含有离散变量,直接求解难度很大,鉴于机组爬坡速度约束在时间上的耦合程度相对较弱,文中采用解耦的方式简化了模型,对具有时间纵向相关性的火电机组有功出力范围的进行调整,分解成单时段依次计算购电计划。此外,在初级发电侧电力市场环境下,电网公司在制定购电计划时,仍需要考虑与各发电厂原有的购售电合约,文中提出了相应的编制和分解算法。
近年来,优先顺序法、动态规划法、拉格朗日松弛法、网络流规划法、各种人工智能算法被应用到购电模型的求解中。这些算法分别适用于不同的市场规则、报价曲线及结算方式,遗传算法作为一种全局优化搜索算法,具有强鲁棒性等优点得到广泛应用。本文采用遗传算法来求解日购电计划问题,对遗传算法如何参数的编码和译码、初始群体的设定、适应度函数的建立、以及遗传操作和关键参数进行了描述。通过在遗传算法中引入灾变算子,保证在较小的群体规模下提高解群的多样性。
仿真计算表明文中模型能合理、有效地实现处于初级发电侧市场环境下电网公司的购电计划,对电网公司经济调度领域具有重要的理论研究意义。