许奕斌, 章 禹, 何宇斌, 郭创新, 朱炳铨, 项中明

(1. 浙江大学电气工程学院, 浙江省杭州市 310027; 2. 国网浙江省电力公司, 浙江省杭州市 310027)

0 引言

发输电检修计划、机组组合与安全约束经济调度,是大电网运行方式决策的核心任务。传统电网的运行决策通常以经济性和供电可靠性作为优化目标。由于风电的大规模接入,其随机性和波动性对电网运行产生显著影响,灵活性成为新一代电网运行方式决策的重要考量指标。

当前,计及灵活性的电网不确定性优化方法主要分为两种:鲁棒优化和随机优化。前者通常研究波动量边界对优化问题的影响,能给出最劣情况下的最优决策,但保守性较高[1-2];后者通常结合波动量的概率分布给出统计性最优的决策结果,保守性有所改善。随着风电预测和数据挖掘技术的发展,随机优化方法具有广阔的应用前景。

随机优化的典型建模方法包括机会约束规划[3]和场景分析[4-5]。前者的局限在于难以给出随机变量的联合概率约束,而后者只需在目标函数中引入随机因素,降低了约束条件的建模难度。实现场景分析的基础是有效的场景生成技术。文献[6]采用蒙特卡洛抽样方法评估含风电场电网的灵活性,但缺少场景削减,解算时间长,不适用于决策型问题;文献[7-8]分别采用后向场景削减技术和K-medoids聚类方法进行场景缩减,筛选出典型场景集。但现有研究在目标场景集合理规模的确定上尚未给出有效的方法。

随着状态检修技术的日益成熟,设备检修决策和电网运行方式决策之间的关联越来越密切,对其进行协同决策将带来更大的经济及社会效益[9]。……