【电力系统】计及N-k安全约束的含光热电站电力系统优化调度模型【IEEE14节点、118节点】附Matlab代码

原创于 2025-03-28 10:13:51 发布 · 711 阅读

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🔥 内容介绍

随着全球能源危机的日益严峻和环境问题的日益突出，可再生能源正逐渐成为电力系统的重要组成部分。其中，光热电站（Concentrated Solar Power, CSP）凭借其储能能力和良好的调峰性能，在提高可再生能源的可靠性和稳定电力供应方面展现出巨大的潜力。然而，光热电站的运行特性，如间歇性、波动性和地域依赖性，也给电力系统的优化调度带来了新的挑战。另一方面，电力系统作为关键基础设施，其安全可靠运行至关重要。N-k安全准则作为一种常见的静态安全分析方法，旨在保证在发生k个元件故障时，系统仍然能够安全稳定运行。因此，研究计及N-k安全约束的含光热电站电力系统优化调度模型，对于提高可再生能源利用率、保障系统安全可靠运行具有重要意义。

本文将深入探讨计及N-k安全约束的含光热电站电力系统优化调度模型，以IEEE 14节点和IEEE 118节点系统为例，分析模型构建的关键要素、优化算法的选择以及结果分析和讨论。

一、模型构建的关键要素

构建计及N-k安全约束的含光热电站电力系统优化调度模型，需要综合考虑以下几个关键要素：

光热电站模型： 光热电站模型需要准确描述其运行特性，包括太阳辐射强度预测、聚光集热过程、储热系统充放电过程、汽轮发电机组出力等。对于太阳辐射强度，可以使用历史数据或者数值天气预报进行预测。聚光集热过程需要考虑太阳角度、天气条件、聚光器的效率等因素。储热系统需要建立充放电模型，考虑储热容量、充放电功率限制、能量损失等因素。汽轮发电机组需要考虑其出力上下限、爬坡速率等约束。
电力系统模型： 电力系统模型通常采用交流潮流模型或直流潮流模型。交流潮流模型精度较高，能够反映电压分布、功率损耗等信息，但计算复杂度较高。直流潮流模型简化了交流潮流方程，计算速度快，但精度相对较低。根据具体需求，可以选择合适的潮流模型。此外，还需要考虑线路传输容量限制、发电机组出力上下限、电压上下限等约束。
N-k安全约束： N-k安全约束是指在任意k个元件（通常是指线路或发电机组）发生故障时，系统仍然能够满足所有运行约束，包括潮流约束、节点电压约束、发电机组出力约束等。N-k安全约束的引入大大增加了优化问题的复杂性，需要采用高效的优化算法才能求解。常见的N-k安全约束校验方法包括穷举法、选择性枚举法和灵敏度分析法。穷举法能够验证所有可能的N-k故障，但计算量巨大。选择性枚举法根据经验或概率选择可能发生的N-k故障进行校验，可以显著减少计算量，但存在漏检风险。灵敏度分析法通过计算灵敏度指标来判断哪些N-k故障可能导致系统运行约束违背，从而减少需要校验的N-k故障数量。
目标函数： 优化调度的目标函数通常是最小化发电成本、最大化可再生能源利用率、最小化网损等。根据不同的需求，可以选择不同的目标函数或采用多目标优化方法。对于含光热电站的电力系统，可以考虑优化光热电站的运行策略，如储热系统的充放电策略，以实现上述目标。

二、优化算法的选择

由于计及N-k安全约束的优化调度问题通常是一个复杂、非线性、非凸的混合整数规划问题，因此需要采用高效的优化算法才能求解。常见的优化算法包括：

线性规划 (Linear Programming, LP): 如果模型可以线性化，则可以使用线性规划求解。例如，可以将交流潮流模型线性化为直流潮流模型，或者将非线性约束线性化。线性规划算法具有较高的计算效率，但精度较低。
混合整数线性规划 (Mixed Integer Linear Programming, MILP): 如果模型包含整数变量和线性约束，则可以使用混合整数线性规划求解。例如，开关状态、机组启停等可以用整数变量表示。混合整数线性规划算法的计算复杂度较高，但能够获得精确解。
非线性规划 (Nonlinear Programming, NLP): 如果模型包含非线性约束，则可以使用非线性规划求解。例如，交流潮流模型就是一个非线性方程组。非线性规划算法的计算复杂度较高，需要选择合适的初始点才能获得全局最优解。
混合整数非线性规划 (Mixed Integer Nonlinear Programming, MINLP): 如果模型既包含整数变量又包含非线性约束，则可以使用混合整数非线性规划求解。例如，同时考虑机组启停和交流潮流约束。混合整数非线性规划算法的计算复杂度最高，通常需要采用启发式算法才能求解。
启发式算法 (Heuristic Algorithms): 例如，遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等。启发式算法能够快速找到问题的近似最优解，但不能保证获得全局最优解。

对于计及N-k安全约束的优化调度问题，通常需要采用分解算法或并行计算来提高计算效率。例如，可以将原问题分解为主问题和子问题，主问题负责确定机组出力和潮流分布，子问题负责校验N-k安全约束。可以采用内点法、分支定界法等算法求解主问题，采用灵敏度分析法或选择性枚举法校验N-k安全约束。

三、IEEE 14节点和IEEE 118节点系统实例分析

以IEEE 14节点和IEEE 118节点系统为例，可以对计及N-k安全约束的含光热电站电力系统优化调度模型进行验证和分析。

IEEE 14节点系统： IEEE 14节点系统是一个较小的电力系统，包含了5台发电机组、11个负荷节点和20条线路。可以在该系统中接入一个或多个光热电站，研究光热电站对系统运行的影响。可以考虑不同的N-k故障集合，例如，N-1故障（任意一台发电机组或一条线路发生故障）。可以分析计及N-k安全约束后，系统运行成本、网损、电压稳定性的变化。
IEEE 118节点系统： IEEE 118节点系统是一个中等规模的电力系统，包含了54台发电机组、99个负荷节点和186条线路。可以在该系统中接入多个光热电站，研究光热电站在大规模电力系统中的作用。可以考虑更复杂的N-k故障集合，例如，N-2故障（任意两台发电机组或两条线路发生故障）。可以分析光热电站的优化配置和运行策略，以提高系统安全可靠性。