针对传统机组组合研究中因模型不够完善、约束过于简化而引起的计算准确度低和系统安全性差的缺陷,建立了考虑潮流方程和水电精确出力的水火机组组合(hydrothermal unit commitment,HTUC)模型。围绕该模型,文中首先采用广义Benders分解...针对传统机组组合研究中因模型不够完善、约束过于简化而引起的计算准确度低和系统安全性差的缺陷,建立了考虑潮流方程和水电精确出力的水火机组组合(hydrothermal unit commitment,HTUC)模型。围绕该模型,文中首先采用广义Benders分解算法将其划分为一个混合整数线性规划主问题和一个非线性规划子问题;然后将该子问题按时段进一步分解为T个规模较小的子问题,T为调度周期。其中,主问题对应于传统的水火联合调度(hydrothermal scheduling,HTS),子问题则是包含电压、无功等变量的约束潮流(constrained power flow,CPF)。主子问题之间通过可行割进行协调,并以交替迭代的方式获得原问题的解。最后对含有46台火电机组、8个梯级水电厂的IEEE 118节点系统进行计算,测试结果表明所提算法能在较少的时间内获得高质量的解,从而为大规模机组组合问题的求解提供参考。展开更多
文摘针对传统机组组合研究中因模型不够完善、约束过于简化而引起的计算准确度低和系统安全性差的缺陷,建立了考虑潮流方程和水电精确出力的水火机组组合(hydrothermal unit commitment,HTUC)模型。围绕该模型,文中首先采用广义Benders分解算法将其划分为一个混合整数线性规划主问题和一个非线性规划子问题;然后将该子问题按时段进一步分解为T个规模较小的子问题,T为调度周期。其中,主问题对应于传统的水火联合调度(hydrothermal scheduling,HTS),子问题则是包含电压、无功等变量的约束潮流(constrained power flow,CPF)。主子问题之间通过可行割进行协调,并以交替迭代的方式获得原问题的解。最后对含有46台火电机组、8个梯级水电厂的IEEE 118节点系统进行计算,测试结果表明所提算法能在较少的时间内获得高质量的解,从而为大规模机组组合问题的求解提供参考。
