基于最优化理论的输电网规划方案综合决策

基于最优化理论的输电网规划方案综合决策

韩承志,王浩然

云南电网有限责任公司玉溪供电局 云南省 玉溪市 653100

摘要：输电网和配电网运行特点不同,规划的模型和方法也有差异,目前已有众多文献分别对输电网和配电网的规划方法进行了研究。相比于独立规划,输电网与配电网协同规划更具优越性。在物理层面,配电网中新增负荷项目和扩容项目会增加输电网的净负荷,输电网规划中对配网内部新增负荷特性和配网运行特性考虑不足,得到的规划方案可能导致输电网与配电网发展不均衡,进而引起局部阻塞或输电网投资过剩。在经济层面,配电网新增项目会影响输电网净负荷与输电线路规划,新增输电网线路可能影响配电网并网节点的电价进而影响配电网扩建的净收益,电网规划中缺乏对输配电网交互影响的考虑将无法实现全社会福利的最大化。

关键词：最优化理论；输电网；规划

引言

输电网评价是基于确保能够满足经济性、可靠性的社会环境中，通过分析负荷对电能的要求从而计算得出供电模型，再归纳出最优化电网布局。输电网规划的基本原则是在确保安全性和可靠性的条件下，电能同时进行传输，以尽可能减少建设投资。但由于各级输电网的紧密相连，故电能的传输实则为牵一发而动全身。特别是在整个电力链中有一些比较大型的单元会对运行电网的影响较大，而仅从单一角度的指标分析不能充分展现输电网规划方案的整体性优缺点，所以大多数方案研究是从不同角度的多项指标来展开的综合性评价。输电网规划评价作为电力系统发展的根本，根据有关评价方案的结果将直接对实际中电网的安全性、可靠性、经济性、适应性等性质造成影响。因此有关输电网规划评价工作的重要性不言而喻。如果能建立起一套符合实际标准，将科学理论与实践相结合的电网规划方案的综合评价体系，它将对实际生活中的电能节约、绿色发展以及电网电价、发电厂的供输能力、电网的智能化水平、电能的质量等达到优化的效果。

1最优化理论

次分析法在对于大型且复杂电网的选择问题时效果显著并且实用性强，在世界范围得到了广泛认可。其有效性和实用性具体表现在分解目标函数这一步上，通过几个方面的综合计算，再进行目标函数的整体规划。这种分层式的计算十分特别，它将定性分析与定量计算相融合，具体通过判断参数矩阵形式表现，大量解决了实际问题。该方法将一个内容中包含了定性和确认的定量因素等多种定义的复杂决策问题综合的分解成几个更为简单的单元，并根据它们之间的互相联系，将所有决策问题明确的分解成几个层次，就是层次分析法的基本原理。层次分析法中的层次包括：目标层、准则层、因素层等。在计算的时候会把每层各影响因素针对上层的关键程度进行比较，形成一个赋值判断矩阵，然后再通过计算分析得出总相对于下层影响因素的顺序权重。

2输配电网协调规划模式

1)目标函数:最大化电网扩建净收益。其中,电网扩建净收益=配网新增项目经济效益-(输电网扩建成本+配网扩建成本)。2)约束条件:输配电网扩建总投资预算以及输电网、各个配网的运行约束。3)决策变量:表征输电网、各个配网的待选线路投建与否的0/1变量以及各个配网待新增负荷项目(如工业园区、煤改电项目)投建与否的0/1变量。然而,上述联合优化模型是一个复杂的混合整数二次规划模型,决策变量多,存在“组合爆炸”的问题,难以直接一体化求解。为了实现输配电网联合规划问题的高效求解,本文提出基于配电网规划等值曲线的双层优化求解框架,包括上层输电网和下层配电网规划模型,二者之间通过配电网规划等值曲线相关联。下层模型中各配电网分别优化计算不同投建项目数量下的配电网最大净收益,生成配网规划等值曲线;上层模型考虑配网规划等值曲线优化决策输电线路投建和各配电网新建项目数量,得到输配网协调规划方案。配网规划等值曲线反映了配网内不同新增项目数量下的最优扩建方案和扩建收益,配网新增项目决策会影响输电网规划,而输电网规划时从整体优化的角度对配网规划的初步结果进行优化筛选,由此兼顾了配网规划的局部最优以及输电网规划的全局最优。基于输配电网分层建模的思路,在配电网与输电网连接的公共节点处将输电网和配电网进行等效分离:对输电网而言,配电网在公共节点处等效为净负荷;对配电网而言,输电网在公共节点处等效为虚拟的发电机。相较于集中式方法,所提出的双层求解框架将含有多配网的输配电网联合规划问题分散至输电网和各配电网单独求解,过程中无需输电网与配电网双方互相知晓对方网络的网架结构参数,将联合规划问题的计算难度由指数复杂度降低为代数复杂度,可实现模型的高效求解。

3基于最优化理论的输电网规划方案

3.1不确定性规划

1）可再生能源的渗透率的影响分析。可再生能源的渗透率是可再生能源年发电量与负荷年需求的比率。可以通过修改区外来电可再生能源出力的占比来调整系统中可再生能源渗透率，同时保持区外来电的接入点不变。可再生能源渗透率的增加会使计算时间增加，计算负担加重。由于问题本身的复杂性增加导致传统Benders算法计算时间增加。而采用内嵌场景聚类的改进Benders算法，在较高的可再生能源渗透率下会导致优化运行场景和边界区域增加，使得边界区域的定义和场景分配的计算负担加重，计算时间增加，进而使得加速效果有所减弱。2）与典型场景削减方法计算性能的对比。将本文所提的方法与典型场景削减方法K-means和K-medoids聚类方法进行对比。K-means算法基本原理为：根据场景与初始中心点之间的距离将场景划分为K簇，并重新计算每个簇的中心点，使其满足每个场景到中心的平均距离最小。以本文方法所得结果为基准，可以看出随着聚类数目的增多，3种方法所得计算结果逐渐接近。同时也可以看出，在聚类数目较少时，K-means方法的总成本远远低于内嵌场景聚类的Benders算法和K-medoids聚类方法，这一结果是不合理的，故其计算结果的准确性较差，不确定性因素的变化对其影响较大。采用Kmedoids聚类方法在聚类个数较少时误差也较小，相比K-means方法更加精确，但所得系统总成本总高于基准值。

3.2结合层次分析法和熵权法的改进方法

在上述讨论分析中可以得出，主观赋权法（层次分析法）的权重最终主要取决于决策者的主观想法和个人经验。客观赋权法（熵权法）则主要从样本所含数据出发，利用样本数据的客观性来评判各指标的重要性。虽然计算方法是客观的、合理的，但这种方法仅仅只考虑数据本身，未考虑其他因素，在很大程度上受到了局限性，上述两种方法各有利弊。故可以考虑将两者相结合，取其优势，弃其不足。由此，本文将客观评价方法（层次分析法）与主观评价方法（熵权法）相结合，得到一种优化后的综合评价方法。

结束语

本文将传统层次分析法和熵权法有机地相结合起来应用于输电网规划综合评价中，发挥了传统熵权法所遵循数据的优点，避免了一般层次分析法采用专家赋权的缺乏客观性的缺点，使得其评价结果更加科学客观，且便于实际操作。

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