Содержание к диссертации
Введение
1. Место и роль задачи выбора состава включенного генерирующего оборудования (всвго) в современной электроэнергетике 15
1.1. Реформы в электроэнергетике России 15
1.2. Опыт создания рынков электроэнергии за рубежом 18
1.3. Выбор состава оборудования при различных формах организации конкурентного рынка электроэнергии 22
1.4. Структура конкурентного рынка электроэнергии России 26
1.5. Выводы 36
2. Постановка задачи выбора состава оборудования и основные подходы к ее решению 38
2.1. Описание задачи ВСВГО 38
2.2. Постановка задачи 39
2.3. Краткое описание методик поиска решения 41
2.4. Исследования, посвященные задаче ВСВГО применительно к энергосистемам России 68
2.5. Выводы 69
3. Алгоритм на основе мешанно-целочисленного линейного программирования (СЦЛП) 71
3.1. Описание 71
3.2. Формулировка задачи в математической форме 72
3.3. Приблизительная оценка размера задачи СЦЛП для ВСВГО 84
3.4. Реализация математической модели ВСВГО на основе СЦЛП в программе «UnCom» 86
3.5. Выводы 107
4. Алгоритм на основе хоп и метода «динамических переходов» 108
4.1. Формулировка задачи ВСВГО в нелинейной постановке... 108
4.2. Описание исходных данных 109
4.3. Алгоритм выбора состава оборудования 111
4.4. Метод «динамических переходов» 117
4.5. Пример расчета состава оборудования 122
4.6. Сравнение алгоритмов ВСВГО на основе СЦЛП и ХОП 126
4.7. Направления дальнейшего развития 132
4.8. Выводы 140
Заключение 142
Библиографический список
- Реформы в электроэнергетике России
- Описание задачи ВСВГО
- Формулировка задачи в математической форме
- Формулировка задачи ВСВГО в нелинейной постановке...
Введение к работе
Оптимизация режима электроэнергетической системы (ЭЭС) является одной из важнейших задач диспетчерского управления независимо от того, в какой среде взаимодействия производителей и потребителей она функционирует. Хотя при этом критерии и методики поиска управляющих воздействий могут быть различными.
Поскольку график нагрузки всех энергосистем не постоянен и иногда имеет значительные перепады, соответственно должна изменяться и выработка электроэнергии. Иногда это невозможно на одном и том же оборудовании, иногда не удовлетворяет принятым критериям оптимальности управления, тогда возникает задача выбора состава включенного генерирующего оборудования (ВСВГО). В полученном решении должны выполняться ограничения на допустимость режима работы энергосистемы и самих генераторов. Особенно острой эта задача становится в выходные и праздничные дни, когда потребление резко снижается и часто даже физически невозможно оставить все генерирующие мощности в работе.
До недавнего времени все станции и сети были единым предприятием, и поэтому в прозрачности решений о составе оборудования никто не был заинтересован, так как основным приоритетом являлось выполнение договорных обязательств и поддержание системной надежности. Оптимальность же выбора работающего оборудования не представляла интереса по причине оплаты электроэнергии по тарифу всех расходов на выработку электроэнергии. Отсутствие инвестиционной составляющей в тарифе привело к тому, что появилась тенденция к недостатку генерирующих мощностей. Использование тарифов не способствовало снижению издержек на производстве, а наоборот стимулировало их увеличение. Данное положение могло измениться лишь в случае демонополизации всей отрасли и развития конкуренции[49].
В настоящее время требуются серьезные капиталовложения в энергетику для ее развития, так как исчерпан накопленный ранее запас. Для
привлечения частных инвестиций в генерацию был запущен процесс создания состязательных взаимоотношений в сфере выработки и продажи электроэнергии. Первым шагом на этом пути стал запуск с 1 ноября 2003 конкурентного сектора «5-15%» оптового рынка электроэнергии [2,3], в котором цена от 5 до 15 процентов электроэнергии формируется на основе торгов. Стоимость определяется принципом уравновешивания спроса на товар его предложением. В дальнейшем планируется переход к 100% продаже электроэнергии через аукцион конкурентного рынка электроэнергии.
При сохранении существующего порядка планирования возможны ситуации, когда генераторы, подавшие заявки выше равновесной цены, будут вырабатывать минимальную мощность и станут ценопринимающими. Такая ситуация невыгодна как генераторам, вырабатывающим минимальную мощность (и получающим за нее по равновесной цене, которая ниже их заявки), так и другим генераторам, чья заявка не была полностью реализована [57]. В этих условиях необходимо совместить выбор состава генерирующего оборудования и аукцион электроэнергии. Полученный процесс должен обеспечивать оптимизацию по принятым участниками критериям, с целью получения максимальной прибыли продавцами электроэнергии и наименьшей стоимости ее для покупателей, при условии соблюдения ограничений генерирующих блоков, резервов и передающей сети.
В настоящее время на рынке электроэнергии и мощности отсутствует механизм формализованного определения состава работающего генерирующего оборудования. Это обусловлено переходным периодом в энергетике и отсутствием отечественных разработок по данной теме, применимых в новых условиях и доведенных до промышленной эксплуатации. При планируемом дальнейшем увеличении объема сектора свободной торговли электроэнергией состав оборудования будет оказывать все большее влияние на стоимость электроэнергии и прибыль участников
рынка. Внедрение процедуры формализованного выбора состава оборудования даст следующие выгоды для участников рынка [59]:
Прозрачность - отсутствие дискриминации участников по нерыночным критериям. Таким образом, участники рынка будут получать лучшее представление о перспективах инвестирования средств и гарантиях получения прибылей. Это поможет привлечь частных инвесторов.
Оптимальность - в результате процесса планирования будет получаться распределение нагрузки между станциями, приводящее к минимальным издержкам на выработку электроэнергии, либо к максимальному благосостоянию участников планирования. Очевидно, если в работе будут оставаться агрегаты, вырабатывающие электроэнергию по более низкой цене, а более дорогие остановлены, то получится лучшее распределение нагрузки между агрегатами, находящимися в работе. Все это приведет к снижению стоимости электроэнергии для всех участников рынка. Данная ситуация будет выгодна потребителям и эффективным генерирующим компаниям, так как потребители получат электроэнергию по более низкой цене, а генерирующие компании дополнительную прибыль.
Приведение в действие механизма ВСВГО потребует организации новых технических, правовых, информационных, финансовых взаимоотношений субъектов рынка.
Актуальность темы. Проведение реформ в электроэнергетике России требует изменений в методах и алгоритмах планирования режимов работы Единой энергетической системы (ЕЭС).
Развитие рыночных взаимоотношений предполагает создание конкуренции между участниками, в результате чего поставщики и покупатели будут бороться между собой за возможность продавать и покупать электроэнергию (ЭЭ). В целях развития и повышения своей инвестиционной привлекательности им необходимо получать ясные рыночные сигналы. Для этого процесс планирования должен опираться на регламентированные и четко формализованные процедуры. Все участники
хотят иметь четкое представление о механизмах принятия тех или иных решений. Это требует пересмотра существующих технологий планирования работы ЕЭС, так как появляются новые задачи и изменяются требования к имеющимся.
В настоящее время в процессе планирования краткосрочных режимов работы задача выбора состава включенного генерирующего оборудования (ВСВГО) решается с помощью заранее подготовленного списка приоритетов, который составляется на основе затрат на выработку электроэнергии. При использовании данного метода не гарантируется оптимальность получаемого решения для всего промежутка планирования, а ограничения самих генерирующих блоков и передающей сети учитываются эмпирически, что приводит к завышенной роли «человеческого фактора» в принятии решений.
Одна из причин отсутствия развития методик ВСВГО находится в прошлом. Ранее в СССР существовал дефицит генерирующих мощностей, при котором все оборудование находилось в работе и его отключение могло быть вызвано лишь техническими неисправностями, профилактикой, режимом передающей сети, но никак не экономическими критериями. По этой причине генераторы в нашей стране строились с расчетом на то, что они должны как можно реже отключаться. Соответственно, не развивались и алгоритмы определения оптимального состава оборудования. С введением рыночных взаимоотношений появилась необходимость в глубокой модернизации алгоритмов планирования и управления энергосистемами.
В электроэнергетике необходимо учитывать условия увеличения конкуренции на рынке, такие как прозрачность и оптимальность принятия решений, влияющих на доходы и расходы участников. Существующий алгоритм отбора генерирующих блоков по приоритету не в полной мере отвечает данным требованиям. Для участников рынка остается непонятным, на каком основании системный оператор планирует отключение тех или иных блоков. Поэтому требуется разработка формализованного ВСВГО,
удовлетворяющего требованиям прозрачности и оптимальности получаемых решений.
Наряду с алгоритмами, разработанными в 70-е годы прошлого столетия для управления плановой энергетикой, появились новые подходы, связанные с появлением программных продуктов (так называемых решателей), реализующих различные задачи математического программирования в канонической постановке. Создание на их основе методики планирования больше соответствует требованиям рынка. В первую очередь речь идет об использовании смешанно-целочисленного линейного программирования (СЦЛП). Полезно также отметить, что решение задачи ВСВГО предъявляет высокие требования к программному обеспечению (ПО) и аппаратной части компьютеров из-за большой размерности и целочисленности переменных.
В результате внедрения алгоритмизированной методики ВСВГО участники рынка должны получить следующее:
S уверенность в соответствии состава оборудования заданным критериям управления в условиях конкурентного рынка;
S знание о беспристрастности в принятии решений;
S возможность проверки результатов и формирования стратегии поведения на последующих интервалах планирования.
Анализ отечественных исследований по имеющимся источникам показал отсутствие успешных попыток программной реализации ВСВГО, применимых в рыночных условиях. Это определяет актуальность решения проблемы разработки и практической реализации формализованного алгоритма ВСВГО крупных энергосистем.
Цель работы. Задачей диссертационного исследования явилась разработка математической модели и программного обеспечения формализованного ВСВГО крупных энергосистем в новых условиях экономического взаимодействия генераторов, поставщиков и потребителей электроэнергии.
Научная новизна.
Проанализирован опыт и направление развития рынков электроэнергии в мировой практике с позиции решения задачи ВСВГО.
Разработана математическая модель задачи выбора состава оборудования на основе использования СЦЛП с учетом российских условий и особенностей планирования режимов работы крупных энергосистем.
Обоснована возможность применения матрицы сетевых коэффициентов для учета сетевых ограничений в задаче ВСВГО.
Разработан алгоритм выбора состава оборудования на основе нелинейной оптимизации с использованием характеристик относительного прироста расхода топлива (ХОП) и метода «динамических переходов».
Проведено сравнение эффективности алгоритмов ВСВГО на основе СЦЛП и использования ХОП и метода «динамических переходов», определены направления дальнейшего совершенствования разработанных методик.
Практическая ценность работы. Исследования алгоритмов решения задачи ВСВГО позволили создать программное обеспечение (ПО), которое может быть положено в основу формализованного определения состава работающего оборудования крупных энергообъединений. Разработанная программа «UnCom» включена в состав программного комплекса «Rastr», являющегося широко распространенным в энергосистемах России и служащего для расчета режима, оптимизации по активной и реактивной мощности, оценки состояния и решения других электроэнергетических задач.
Алгоритмы ВСВГО были проверены в ходе тестирований программы «UnCom» в Центральном диспетчерском управлении ЕЭС России и ОДУ Урала. Тестирование проводилось для нужд краткосрочного планирования на сутки вперед, в итоге были получены положительные результаты. В дальнейшем планируется промышленная реализация ВСВГО для ЕЭС России в рамках процесса подготовки к проведению торгов на сутки вперед.
Достоверность результатов работы подтверждается корректным применением теории расчета и моделирования электроэнергетических систем, а также проведенными вычислительными экспериментами на реальных данных суточного планирования режима ОЭС Урала и ЕЭС России.
Апробация работы. Материалы работы докладывались и обсуждались на следующих семинарах и конференциях:
S второй международной научно-технической конференции «Энергетика, экология, энергосбережение, транспорт», г. Тобольск, 2004 г.; S второй Всероссийской научно-технической конференции «Энергосистема: управление, качество, конкуренция», г. Екатеринбург, 2004 г.; S международной научно-технической конференции «2005 IEEE
Russia Power Tech», г. Санкт-Петербург, 2005 г.; S пятой научно-практической конференции с международным участием в рамках выставки «Энергетика и электротехника. Светотехника», г. Екатеринбург, 2005 г.; S Всероссийской научно-практической конференции «Технологии управления режимами энергосистем XXI века», г. Новосибирск, 2006 г. Публикации. По теме диссертации опубликовано 8 работ [105-112], в том числе 3 работы в реферируемых изданиях ВАК.
Структура и объем работы. Работа состоит из введения, четырех глав и одного приложения. Объем работы составляет 144 страницы основного текста, 44 рисунка, 39 таблиц, включает список литературы из 112 наименований.
Во введении изложена общая характеристика диссертационной работы: показана ее актуальность, сформулирована цель работы, отражена научная новизна и практическая ценность.
В первой главе описываются предпосылки появления интереса к ВСВГО. Представлена текущая ситуация в структуре энергетической отрасли в России и зарубежных странах, анализируются причины начала реформирования. Особое внимание уделено методам суточного планирования при различных формах организации конкурентного рынка электроэнергии. Проводится анализ мировых тенденций развития и дается характеристика текущей стадии. Описывается структура создаваемого рынка электроэнергии и процедура осуществления суточного планирования. Показана необходимость процедуры ВСВГО при проведении торгов электроэнергией и сформулированы основные требования к ней.
Во второй главе формулируется в общем виде задача ВСВГО, приводятся описания математических подходов к ее решению. Кратко представляется суть алгоритмов и их эффективность, осуществляется анализ на предмет их применимости для решения поставленной задачи.
Третья глава посвящена алгоритму ВСВГО, разработанному на основе смешанно-целочисленного программирования и реализованному в программе «UnCom». Описываются основные части математической модели и ее особенности, характерные для условий нашей страны.
В четвертой главе представлено описание алгоритма ВСВГО, основанного на использовании ХОП и метода «динамических переходов». Затрагиваются основные аспекты реализации и описывается алгоритм.
Производится сравнение эффективности алгоритмов ВСВГО на основе смешанно-целочисленного программирования и на использовании ХОП и метода «динамических переходов».
Излагаются направления дальнейших модификаций методик и программного обеспечения ВСВГО.
Приложение содержит акт внедрения программного обеспечения на основе разработанных алгоритмов ВСВГО в ОАО «СО-ЦДУ ЕЭС».
Работа выполнена на кафедре «Автоматизированные электрические системы» ГОУ ВПО «Уральский государственный технический университет - УПИ», г. Екатеринбург.
Автор выражает глубокую признательность научному руководителю Петру Ивановичу Бартоломею и научному консультанту Владимиру Геннадьевичу Неуймину за постоянную поддержку и помощь в работе.
Реформы в электроэнергетике России
Российская электроэнергетика находится в состоянии застоя и, если не проводить коренной реформы отрасли, то низкая эффективность ее функционирования и низкий объем капиталовложений приведут к значительным необоснованным затратам для всей российской экономики [53].
Рассмотрим основные причины реформы энергетики [27]. Прежде всего — износ генерирующего и сетевого хозяйства (по данным РАО "ЕЭС России", он составляет в среднем 54%), перекрестное субсидирование потребителей, неэффективное тарифообразование и отсутствие стимулов для внедрения энергосберегающих технологий.
Планируемая реструктуризация по замыслу ее разработчиков способна решить данные проблемы [48]. Создание оптового рынка электроэнергии, где продавцами будут как государственные станции (например, АЭС), так и независимые производители электроэнергии, а покупателями — крупные потребители и оптовые перепродавцы, должно привести к более эффективному перераспределению ресурсов, возникновению нормальных рыночных отношений и, в конечном счете, притоку инвестиций в отрасль.
В то же время возникают вопросы: - какими будут цены на либерализованном рынке электроэнергии; - не приведет ли реструктуризация к появлению локальных монополий как среди производителей энергии, так и потребителей; - какая архитектура рынка должна быть реализована в целях обеспечения надежного энергоснабжения и эффективной работы.
Здравый смысл и мировой опыт показывают, что для крупных энергокомпаний монополистов выгодно сокращение производства электроэнергии, так как, используя свое доминирующее положение в регионе, они могут завышать цены и получать "сверхприбыль". Вместе с тем, в некоторых случаях увеличение цен снизит барьеры для входа в отрасль и строительства новых электростанций. Это обусловлено тем, что строительство новой генерации требует очень больших капитальных вложений. Они не сравнимы с теми, что идут на поддержание в работе уже существующего оборудования. В условиях свободного рынка инвестиции в энергоактивы станут возможны лишь в случае получения сопоставимой прибыли при тех же рисках, что и в других отраслях экономики.
Причиной перехода к реформированию также является технологический прогресс средств связи и проведения вычислений. За последние несколько десятков лет произошли очень крупные изменения: то, что ранее казалось абсолютно невозможным, сейчас не вызывает никакого удивления у рядового пользователя персонального компьютера. Весь процесс преобразований в энергетике стал возможным лишь при помощи новейших телекоммуникационных и вычислительных технологий. Это подтверждает тот факт, что энергетика была и остается наиболее компьютеризированной отраслью промышленности и ее дальнейшее развитие связанно с разработкой и совершенствованием как самой техники, так и программного обеспечения.
Если ранее энергоснабжение было гарантированно государством, то теперь оно должно стать бизнесом, который ведется на конкурентном рынке. Функция государства должна состоять в надзоре за бесперебойностью поставок, качеством реализуемого товара и обеспечении конкуренции.
Рыночные отношения и конкуренция должны стать основным инструментом формирования устойчивой системы удовлетворения потребностей в электрической энергии, имеющей надлежащее качество и минимальную стоимость [58].
В соответствии с федеральным законом № 35 «Об электроэнергетике» от 26.03.2003 [3] в электроэнергетической отрасли должно быть обеспечено развитие конкурентного рынка электрической энергии. Основными задачами конкурентного рынка следует считать обеспечение в соответствии с заданными критериями [1]: - энергетической безопасности Российской Федерации; - технологического единства электроэнергетики; - надежного и бесперебойного функционирования электроэнергетики, удовлетворяющего спрос потребителей на электрическую энергию; - свободы экономической деятельности в области электроэнергетики и единства экономического пространства в сфере обращения электрической энергии (с учетом ограничений); - баланса экономических интересов производителей и потребителей электрической и тепловой энергии; - необходимых условий для привлечения инвестиций, обеспечивающих развитие и надежное функционирование российской электроэнергетической системы.
Основной целью проведения реформ является создание конкуренции на рынке электроэнергии. Конкуренция в электроэнергетике должна основываться на отделении монополистических видов деятельности от тех, в которых реализуема конкуренция. К монополистическим видам деятельности относят так называемые «естественные монополии», то есть монополии, возникающие из функционирования технологического процесса. К ним, например, относится передача электроэнергии. К немонополизированным видам деятельности относятся все, в которых возможна практическая реализация конкуренции. Обычно к ним относят генерацию и потребление электроэнергии [49].
Описание задачи ВСВГО
Известно множество методов для оптимального решения задачи выбора состава включенного генерирующего оборудования (ВСВГО). Одной из причин такого разнообразия является то, что задача планирования сильно изменяется от энергосистемы к энергосистеме в зависимости от типов генерирующих блоков и других ограничений [41].
Экономические последствия планирования режима весьма существенны, так как стоимость топлива составляет основу стоимости выработки электроэнергии на тепловых станциях. Снижая расход топлива менее чем на 0.5%, получаем результат в сбережении миллионов рублей в год для больших энергосистем [17,28].
Задача оптимального ВСВГО является очень важной в процессе работы энергообъединения и должна учитывать технологические и экономические ограничения на длительном интервале планирования, достигающего одного года [61,63,77]. Получение решения столь долгосрочного планирования состава оборудования невозможно с использованием алгоритмов краткосрочного планирования из-за огромного времени, требуемого для получения решения. С другой стороны экстраполяция ВСВГО на долгий период приводит к получению неадекватных результатов из-за отбрасывания большого количества ограничений, таких как плановые ремонты, возрастание цен и т.д. Поэтому принято декомпозировать задачу определения состава оборудования по времени [10,46]: S долгосрочную; S краткосрочную; S в режиме реального времени.
Доступная литература по ВСВГО показывает, что для поддержания системной надежности и эффективности большой энергосистемы планирование состава должно быть тесно связанно с экономичным распределением нагрузки по генераторам и учитывать ограничения системные ограничения[71].
В общем виде математическая модель задачи ВСВГО содержит[21]: 1. Целевую функцию, соответствующую критериям планирования, принятыми участниками рынка.
В зависимости от способа организации рынка данная функция может быть либо минимизацией затрат на производство электроэнергии: C = ZZ[fl ) + Z ) + 5 + D. l- min, (2.1) 1 1 г 1 либо максимизацией прибыли участников рынка: n=te /;)-с. (2.2)
Здесь N- множество генерирующих блоков, Т- множество интервалов планирования, Р - мощность, вырабатываемая блоком / на интервале t, f прогнозное значение стоимости ЭЭ на интервале / для данного блока, В(Р ) - кривая расходов топлива на выработку мощности, которая обычно представляется квадратичной функцией: в(р;)=а, -(Р;)2 +ь, р;+с„ (2.3) где at,bt,c- коэффициенты кривой расхода топлива блоком на выработку мощности, Z(P ) - эксплуатационные затраты блока, описываемые формулой: Z( ) = fiz; + z; р/, (2.4) где В2\ - базовая часть затрат, Z - удельные затраты, 5 - стоимость пуска блока: т." S , =(\-е r ) SK, +STt +SU, , (15) где Tf- количество часов, которые котел находился в отключенном состоянии перед пуском, х- тепловая постоянная остывания котла, SKl затраты на пуск котла, ST- стоимость пуска турбины, SU- стоимость операций по запуску всего котлоагрегата, - затраты на останов блока: D; = C1) + KD Р;, (2.6) где CD - постоянные затраты, KD - удельные затраты. 2. Ограничения, которые включают: a. балансовое уравнение мощности; b. диапазон изменения активной мощности генераторов; c. время обязательной работы генераторов и простоя перед пуском; d. предельные значения перетоков мощности в контролируемых линиях и сечениях; e. минимальное число одновременно работающих генераторов на станции; f. максимальное число одновременно стартующих блоков на одной электростанции; g. уровни напряжения в узлах схемы замещения электрической сети; h. предельно допустимые токи в элементах сети; і. другие ограничения. С математической точки зрения получается задача нелинейной оптимизации с условием целочисленности части переменных. Пока не существует методик «прямого» решения подобного рода задач, поэтому приходится идти на упрощение постановки задачи.
Изложению основных методик посвящено множество публикаций [66,24,36,34,26,69,96,100]. Краткому описанию наиболее важных из них посвящен следующий параграф.
Формулировка задачи в математической форме
Основная задача компаний, участвующих в оптовом рынке, сводится к извлечению максимальной прибыли. По целевой модели конкурентного рынка для решения задачи выбора состава оборудования предполагается, что будет использоваться модель рынка с неэластичным спросом на электроэнергию, при этом ВСВГО будет производиться централизованно на двое суток вперед, будут рассматриваться только заявки генерирующих компаний, а спрос на электроэнергию задаваться на основании прогноза. При такой постановке задачи максимум прибыли всех участников рынка соответствует минимуму стоимости выработки электроэнергии. Данный процесс можно охарактеризовать как ценовой аукцион по выбору состава оборудования. надежности в связи с невыполнением ряда режимных ограничений, которые определяют, так называемый, сетевой фактор. Следовательно, требуется учет ограничений, накладываемых на работу генерирующих блоков и электрической сети [81,7,6,16,23,25,41,64].
По целевой модели рынка, реализуемой в нашей стране, ВСВГО проводится централизованно, что приводит к большому объему решаемой задачи, так как в рынке предположительно будут участвовать около 400 генераторов, а интервал планирования их работы будет равен 48 интервалам планирования при размере электрической сети примерно 5000 узлов. Полученная задача большой размерности не может быть решена без использования упрощений, не оказывающих сильного влияния на качество получаемого решения и делающих поставленную задачу решаемой.
Основываясь на зарубежном опыте, аукцион по ВСВГО в математической форме может быть представлен в виде задачи смешанно-целочисленного линейного программирования [65]. Использование линейной модели обусловлено большой сложностью поиска целочисленного решения, так как в настоящее время отсутствуют алгоритмы решения нелинейных задач такой размерности.
В отличие от чисто линейной задачи, смешанно-целочисленная задача решается сложнее и требует больших ресурсов компьютера. Так как используемые методы решения целочисленных задач сводятся к решению последовательностей из множества линейных задач.
Для проведения ВСВГО задача формируется на основе данных, представляемыми генерирующими компаниями для участия в торгах, и дополняемых информацией о состоянии сети и ее пропускной способности.
При составлении целевой функции оптимизации учитываются затраты генераторов, указанные в их заявках на продажу электроэнергии, и затраты на пуск генераторов. В соответствии с этими затратами формируется целевая функция оптимизации и приобретает вид: SECCJ.-Pg.+Cl.p,-"!)-»!!, (3.1) t=heG где с - стоимость несения генератором нагрузки на интервале времени t; Р - неизвестная величина, обозначающая мощность генератора і на интервале времени t; с - стоимость пуска агрегата в час t; uf бинарная переменная, равная 1 при пуске агрегата і в час t (0 - в противном случае).
Исходя из реальных условий работы генераторов и для облегчения поиска решения, генерирующие блоки в предлагаемом алгоритме разделены на три типа. Каждый тип имеет свои особенности при учете его в ограничениях:
- «Обычные» - можно отключать и включать при планировании режима. Для моделирования этих блоков используются все переменные, входящие в целевую функцию (3.1) и в нижеописанные ограничения.
- «Неотключаемые» - нельзя отключать при планировании режима. Эти генераторные блоки учитываются значением вырабатываемой мощности Pg , при этом целочисленные переменные не используются.
- «Балансирующие» - обеспечивающие баланс активной мощности в системе (по характеру введения их в (3.1) они соответствуют «не отключаемым» блокам). Диапазон изменения мощности этих блоков начинается от нуля, а цена электроэнергии искусственно задается на порядок выше, чем цена «обычных» и «неотключаемых».
Формулировка задачи ВСВГО в нелинейной постановке...
Для упрощения изложения материала ниже рассматривается следующая постановка задачи.
В целевую функцию в задаче ВСВГО входят суммарные затраты на выработку электроэнергии генерирующими блоками, для демонстрации будем пользоваться функцией минимизация расхода топлива генераторами: Вс(Рс) = В(Рп), (4.1) где Вс( Рс ) - суммарный расход топлива в энергосистеме при нагрузке системы Рс; В(Рп) - расход топлива генератором і при мощности РГі рассчитанный по формуле (2.3); N- множество всех генераторов, участвующих в оптимизации.
Учитывались следующие ограничения:
Диапазон изменения активной мощности генерирующего блока р р р (4.2) rmin - гГі - rmax v где Plmm и P ax нижняя и верхняя граница регулировочного диапазона выработки активной мощности блоком /; Баланс по активной мощности в системе ЦРг,=РпРн(0, (4.3) где Рп н (t) - значение прогноза потребления мощности в системе, которое должны обеспечить генераторы, участвующие в ВСВГО на интервале t, G - множество генерирующих блоков участвующих в ВСВГО.
В алгоритме использовались следующие исходные данные: S ХОП на весь доступный диапазон регулирования активной мощности от Ртт до Ртш. На рис. 4.1, показана для примера одноступенчатая характеристика, тт, єmax - минимальный и максимальные относительные приросты расхода топлива, соответствующие минимальной Ртт и максимальной мощности Ртах блока; а- тангенс угла наклона ХОП; в формуле (4.1) моделирование расхода топлива генератором B(Plt) осуществляется нелинейной функцией (2.3), следовательно, можно вычислить и построить характеристики: е(р) - относительных приростов расхода топлива генератора, на рис. 4.1 показана сплошной линией и у{р) удельных расходов топлива генератором, на рис. 4.1 показана пунктирной линией; еп и Рп - соответственно значения относительного прироста расхода топлива и мощность генератора в точке пересечения кривых (р) и у{р)\ Втти /?тах - минимальный и максимальный расходы топлива соответствующие минимальной Ртт и максимальной Ртах мощности блока; S затраты на пуск блока к, S минимальная и максимальная мощность блока Fmin, Ртлх; Рис. 4.1. Задание ХОП S график прогноза нагрузки РПр н (t), его пример показан на рис. 4.2, с указанием минимального (Рнтш) и максимального значения графика нагрузки (Рнтах) на интервале времени планирования Г.
Разработанная методика выбора состава оборудования использует покоординатную оптимизацию (сепарабельность по генерирующим блокам) и модификацию динамического программирования для определения состояния /- ого блока S,(t) на интервале времени /, называемого ниже метод «динамических переходов» и обеспечивающую получение графика состояния на всем промежутке планирования Т.
В разработанном алгоритме можно выделить следующие этапы: 1. Чтение и подготовка исходных данных для расчета. 2. Определение максимально допустимого состава генерирующего оборудования. Генераторы ранжируются по возрастанию относительного прироста расхода топлива єП, соответствующего точке пересечения кривой удельных расходов топлива у(р) и относительных расходов топлива є(р). Начиная с максимального возможного состава оборудования, последовательно отключаются генераторы в порядке уменьшения єп, пока не будет обеспечено прохождение минимума нагрузки. 3. Расчет нагрузки оставшегося оборудования по ХОП. На основе известных графиков относительных приростов расходов топлива по каждому включенному генератору є(р) в множестве от ієі.л строится график относительных приростов энергосистемы єс(Рс). Затем последовательно рассматриваются интервалы времени /, начиная от первого / = 1 до последнего / = Т. По графику прогноза нагрузки (включающем в себя суммарные потери мощности по энергосистеме) Ри н (/) определяется значение нагрузки PL н.
