秦鹏 宁大磊 范相冉

摘 要：旋转备用是一种可用于应对系统负荷突然增加或发电机组故障而引起失负荷的重要资源。该文在分析和总结各种旋转备用的决策方法后，采用成本/效益分析的方法建立了一种同时考虑发电机故障和支路潮流约束的旋转备用优化模型，并采用IEEE-RTS测试系统验证了旋转备用优化模型的有效性，使旋转备用优化问题的研究更加贴近实际。

关键词：旋转备用;成本/效益分析;直流潮流法;潮流约束

中图分类号：TM73 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2019）12-0164-02

1 旋转备用配置的主要方法

确定性方法是将机组停运或负荷波动造成的供需不平衡按照某一设定准则量化为旋转备用容量，侧重点可以是机组故障停运的不确定性、负荷波动的不确定性或两者兼顾。常用的准则有N-1规则，负荷百分比规则，或前两者相结合的规则。该方法具备简单、易实现的优势，被广泛运用到电力系统运行中，保障系统的可靠性和安全性，但是该方法也存在一定的弊端，例如：系统风险不稳定，缺少对元件故障的随机性和系统实际运行状况的掌握，影响调度结果。

概率性方法是以概率分析为基础的备用配置方法[3]，包括两种：一种是将可靠性指标必须满足给定的范围加入优化模型，形成带可靠性指标约束的备用优化模型;另一种是基于成本效益分析的备用优化模型。该方法保证了系统的可靠性和经济效益最大化。

本文采用成本/效益分析的方法进行旋转备用决策，不仅实现了系统自动匹配备用和系统安全运行，通过控制成本和用户通电损失，也兼顾了经济效益。

2 考虑发电机故障的旋转备用优化

2.1 目标函数

文献[4]中，在计及用户停电损失的旋转备用优化模型中，目标函数为系统的运行成本、备用成本以及用户的停电损失期望之和最小，表示如下：

2.2 约束条件

上述目标函数需满足以下约束：

4 算例分析

为检验该多步求解法的正确性与有效性，本文对IEEE-RTS系统进行了测试计算。该系统由26台发电机组和38条线路。机组组合数据和输出功率速率率限制由文献[7]获得，发电机组的启动成本和可靠性数据由文献[8]获得，发电机组和负荷数据由文献[9，10]获得，线路参数由文献[10]获得。VOLL为1000$/MWh，收敛标准为0.5%，混合整数规划的允许误差为0.01%。

对EENS多步计算，进而对旋转备用结果进行优化，考虑发电机故障的旋转备用优化模型与加入支路潮流约束后的旋转备用优化模型计算结果分别如表1和表2所示。

由表1和表2可知，第二步计算结束后，系统的备用容量即被大体确定，第三步计算结束后收敛标准满足，优化程序停止运行，最终得到最优的旋转备用容量。与表1相比，同时考虑发电机故障与支路潮流约束时，系统所需的旋转备用容量要大于仅考虑发电机故障时的旋转备用容量。当考虑支路潮流约束时，相同的发电机故障引起的缺供电量损失大于不考虑潮流约束时所造成的损失。根据优化模型，此时需要提高旋转备用容量以降低用户期望缺供电量损失，进而降低系统运行的总成本。进一步证明了同时考虑发电机故障与支路潮流约束的旋转备用优化模型的有效性。

5 总结检验了备用模型的效用

该文通过对系统的测验分析计算，不仅优化升级了设备备用问题，检验了备用模型的效用，而且优化后的情况更符合实际。基于对成本和效益的控制节约，优化后的备用模型同時兼顾了发电机故障和支路潮流约束这两方面，建立了以运行成本和备用不足造成的用户停电损失为机组组合目标函数的方法，并且使二者在目标函数中的相互牵制，自动实现系统的旋转备用配置。

参考文献

[1] 孟祥星，韩学山.不确定性因素引起备用的探讨[J].电网技术，2005，29（1）：30-34.

[2] 杨明，韩学山，梁军.一种计及网络安全约束及用户停电损失的动态经济调度方法[J].电力系统自动化，2009，33（14）：27-31.

[3] Anstine L T，Burke R E，et al.Application of Probability Methods to the Determination of Spinning Reserve requirements for the Pennsylvania-New Jersey-Maryland Interconnection[J].IEEE Transactions on Power Systems，1963，PAS-82（68）：726-735.

[4] Wang M.Q.， Gooi H.B.， Chen S.X.. Optimising probabilistic spinning reserve using an analytical expected-energy-not-supplied formulation[J].Generation， Transmission & Distribution， IET， vol.5， no.7， pp.772，780， July 2011.

[5] Wang M.Q.，Gooi H.B. Spinning reserve estimation in microgrids[J]. Transmission & Distribution Conference & Exposition： Asia and Pacific， 2009， vol.， no.， pp.1，4，26-30 Oct.2009.

[6] 张伯明，陈寿孙.高等电力网络分析[M].北京：清华大学出版社，1996.

[7] Wang C.， Shahidehpour S.M.. Effects of ramp-rate limits on unit commitment and economic dispatch[J]， IEEE Trans. Power Syst.，1993，8，（3），pp.1341-1350.

[8] Grigg C.， Wong P.， Albrecht P.， et al. The IEEE reliability test system[J].IEEE Trans. Power Syst.，1999，14，（3），pp.1010-1018.

[9] Wang S.J.， Shahidehpour S.M.， Kirschen D.S.， Mokhtari S.， Irisarri G.D.， Short-term generation scheduling with transmission and environmental constraints using an augmented Lagrangian relaxation[J].IEEE Transactions on Power Systems， vol.10， no.3， pp.1294，1301， Aug 1995.

[10] IEEE Reliability Test System[J].IEEE Trans on PAS，Vol.PAS-98，No.6， pp 2047-2054， Nov./Dec.1979.