張粒子，楊 陽

（華北電力大學(xué) 電氣與電子工程學(xué)院，北京 102206）

0 引言

2011年1月以來，受缺煤、少氣、枯水及機(jī)組非計(jì)劃停運(yùn)等因素影響，有13個(gè)電網(wǎng)電力供需緊張，最大電力缺口18 790 MW[1]。加之金融危機(jī)后，中國(guó)經(jīng)濟(jì)進(jìn)入新一輪加速發(fā)展時(shí)期，尤其高耗能企業(yè)的無序發(fā)展，進(jìn)一步惡化用電緊張的局勢(shì)，而包括新能源在內(nèi)的發(fā)電設(shè)施建設(shè)相對(duì)滯后，負(fù)荷管理成為消除電力供應(yīng)缺額、保障安全穩(wěn)定運(yùn)行的重要手段[2]。

負(fù)荷管理措施中的負(fù)荷削減包括直接負(fù)荷控制[3]和需求側(cè)響應(yīng)[4]，前者通過電網(wǎng)的負(fù)荷控制系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)，后者由用戶自行決策和控制。在可中斷用戶中，大工業(yè)用戶普遍安裝了智能電表等負(fù)荷管理設(shè)備，且大工業(yè)負(fù)荷占全社會(huì)用電負(fù)荷的60%以上，對(duì)其進(jìn)行限電的效果明顯[5]。

文獻(xiàn)[6]中對(duì)用戶直接進(jìn)行負(fù)荷控制，首先針對(duì)工業(yè)、商業(yè)及居民用戶的不同用電特點(diǎn)，考慮負(fù)荷反彈特性，將控制對(duì)象進(jìn)行分組，以各用戶的中斷能力為約束條件，構(gòu)建以最小化負(fù)荷尖峰為目標(biāo)的多時(shí)段控制模型，并應(yīng)用線性規(guī)劃予以求解。文獻(xiàn)[7]以錯(cuò)峰時(shí)間作為用戶滿意度的度量依據(jù)，并結(jié)合配網(wǎng)的單步平移開關(guān)操作進(jìn)行配網(wǎng)重構(gòu)，但每次操作后均進(jìn)行遺傳計(jì)算，計(jì)算量過大。文獻(xiàn)[8]則針對(duì)國(guó)外用戶與供電公司簽訂的可中斷協(xié)議，以中斷時(shí)間最小為目標(biāo)，應(yīng)用模糊集理論量化用電滿意度，最后通過動(dòng)態(tài)規(guī)劃迭代方法求解。

中國(guó)現(xiàn)行負(fù)荷管理方案依據(jù)用戶歷史用電量比重制定，工業(yè)用戶的能效情況及限電先后次序的理論依據(jù)鮮有文獻(xiàn)報(bào)道。對(duì)于限電額度的制定，現(xiàn)行方案及各文獻(xiàn)尚未考慮工業(yè)用戶的限電能力及負(fù)荷的隨機(jī)特性對(duì)控制效果的影響，即在調(diào)度下達(dá)限電指令后，由于用戶的隨機(jī)生產(chǎn)特性，存在不能完成限電指標(biāo)的可能性，負(fù)荷管理無序、低效，社會(huì)影響嚴(yán)重。

針對(duì)以上問題，本文提出兩階段優(yōu)化策略，第一階段以標(biāo)尺競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制為基礎(chǔ)構(gòu)建模型，優(yōu)化限電次序，優(yōu)化系統(tǒng)整體能效；第二階段，利用兩狀態(tài)馬爾科夫過程對(duì)工業(yè)負(fù)荷隨機(jī)特性進(jìn)行分析，提出目標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)值（OaR）決策模型，對(duì)第一階段限電指標(biāo)進(jìn)行隨機(jī)優(yōu)化，提高模型在實(shí)際操作中的可行性。

1 負(fù)荷管理優(yōu)化策略

高耗能企業(yè)用電量占全社會(huì)總量的比重較大，對(duì)其限電效果明顯[5]，且符合國(guó)家有序用電管理規(guī)定[9]。因此，本文的負(fù)荷管理對(duì)象限于工業(yè)負(fù)荷。

本文提出的兩階段優(yōu)化策略流程如圖1所示。

圖1 負(fù)荷管理優(yōu)化策略流程圖Fig.1 Flowchart of load management optimization

2 數(shù)學(xué)模型

2.1 基于用電能效標(biāo)尺競(jìng)爭(zhēng)的缺口分配模型

標(biāo)尺競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制基于績(jī)效管制理論，最初應(yīng)用于壟斷企業(yè)內(nèi)部[10]。其核心思想是，政府將不同市場(chǎng)中同類企業(yè)的商品價(jià)格與本類企業(yè)的平均生產(chǎn)成本相掛鉤，故若某企業(yè)削減了成本，使其低于該類企業(yè)平均成本，則這個(gè)企業(yè)就會(huì)盈利，反之，則發(fā)生虧損。

本文將能效指數(shù)作為對(duì)高耗能企業(yè)限電的依據(jù)，即如果某高耗能企業(yè)能效低于平均能效水平，則根據(jù)限電的公平性原則，該企業(yè)的限電額度將相應(yīng)加大，從而激勵(lì)該企業(yè)提升能源使用效率，以獲得正常生產(chǎn)所需的電能；而對(duì)高于平均能效水平的用戶，則獲得相對(duì)更多的電能，用于生產(chǎn)盈利。

能效標(biāo)桿的確定如下：

其中，θi為能耗系數(shù)（kW·h／萬元），用于描述單位利潤(rùn)下所消耗的能量；為用戶能耗系數(shù)的平均值，θmax與θmin分別為用戶能耗系數(shù)的最大值與最小值；ri為歸一化后的能耗系數(shù)。式（1）為輔助函數(shù)，式（2）將能效系數(shù)歸一化處理[11]，從而使各企業(yè)能夠在統(tǒng)一標(biāo)尺下進(jìn)行比較，并根據(jù)其大小對(duì)高耗能企業(yè)進(jìn)行排序，從中確定標(biāo)桿企業(yè)，即ri等于或者接近1的企業(yè)。

為了量化能耗管制水平，以刺激企業(yè)降低成本、提高能效，能效指數(shù) Xi按下式計(jì)算[11]：

其中，Xmax、Xmin為管制機(jī)構(gòu)針對(duì)不同行業(yè)而設(shè)定的管制水平，rmax、rmin為計(jì)算得出的歸一化后的能耗系數(shù)。如式（1）—（3）所示，用戶假若希望減少停電量，就需縮減成本以降低能耗指數(shù)θi，進(jìn)而向高能效的標(biāo)桿企業(yè)靠攏，提升能效指數(shù)Xi，達(dá)到引導(dǎo)高耗能用戶高效用電的目的。

用戶的能耗數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)超出了本文的研究范圍，假定能耗數(shù)據(jù)已進(jìn)行過準(zhǔn)確分析，為給定數(shù)據(jù)。

在具體執(zhí)行負(fù)荷管理操作時(shí)，制定以下原則：

a.重點(diǎn)對(duì)高耗能、高排放用戶進(jìn)行限電[9]；

b.在系統(tǒng)缺電情況下，根據(jù)現(xiàn)有負(fù)荷分類方法[9]，將限電負(fù)荷分為絕對(duì)不能停電的負(fù)荷、可部分中斷的負(fù)荷和可全部中斷的負(fù)荷。

根據(jù)以上原則，考慮在系統(tǒng)要求的限電時(shí)間Tv內(nèi)的限電方案，構(gòu)造考慮用電能效的目標(biāo)函數(shù)：

其中，Pi為對(duì)高耗能用戶i的限電負(fù)荷，單位為MW，為待優(yōu)化變量；n為在該時(shí)段下限電的高耗能戶數(shù)；n1為限電時(shí)段數(shù)。需滿足下列約束條件：

其中，αi為高耗能用戶i所等比例分得的負(fù)荷缺口百分比，即能效越高，分得的缺口值越小，反之亦然。

如果斷電的線路上存在重要用戶，則進(jìn)入負(fù)荷轉(zhuǎn)移模塊，且根據(jù)高耗能用戶所在支路的重要用戶，進(jìn)行限電次序優(yōu)化，目標(biāo)函數(shù)為：

其中，Lj為Tv時(shí)段內(nèi)，中斷第j個(gè)重要用戶對(duì)應(yīng)負(fù)荷，單位為MW；Mj為相應(yīng)的權(quán)重系數(shù)，無量綱，根據(jù)原則b進(jìn)行設(shè)定；m1為重要用戶的停電戶數(shù)。

其中，LIk為Tv時(shí)段內(nèi)第k個(gè)可中斷負(fù)荷的中斷容量，單位為MW；l為可中斷負(fù)荷的停電戶數(shù)。

約束條件如下。

a.功率約束。

其中，DTv為Tv時(shí)段預(yù)測(cè)的系統(tǒng)負(fù)荷，D′為調(diào)度規(guī)定的系統(tǒng)限額。

b.可中斷負(fù)荷限電能力約束。

其中，LIk，max為第k個(gè)可中斷用戶規(guī)定的最大限電能力。

c.負(fù)荷管理時(shí)間約束。

其中，w為受時(shí)間約束限制的用戶編號(hào)，tw為該用戶預(yù)計(jì)中斷時(shí)間，tre，w為中斷該用戶前剩余的允許中斷時(shí)間。

d.網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浼s束。

開關(guān)操作完成后，配網(wǎng)應(yīng)保持輻射狀網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，有：

即網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)gk屬于輻射狀網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浼疓R。

e.潮流越限約束。

其中，Sl為線路l的潮流；Smaxl為線路l允許通過的潮流限值。

2.2 工業(yè)用戶負(fù)荷模型

將工廠i中的某臺(tái)設(shè)備j的開關(guān)過程視為兩狀態(tài)馬爾科夫過程，則根據(jù)馬爾科夫隨機(jī)過程理論[12]，求得其用電的期望值與方差分別為：其

中，V為設(shè)備的額定功率（kW）；L為設(shè)備的使用效率；β為第t個(gè)時(shí)間段內(nèi)，設(shè)備工作時(shí)間的百分比。

工廠中每個(gè)設(shè)備的負(fù)荷概率分布近似服從正態(tài)分布，根據(jù)中心極限定律[13]，當(dāng)工廠中的設(shè)備數(shù)目N足夠大時(shí)，工廠總負(fù)荷服從正態(tài)分布，其期望和方差分別為：

由于工廠中生產(chǎn)工藝等約束，某些設(shè)備之間可能存在耦合，可將存在聯(lián)系的設(shè)備進(jìn)行分類，視為一個(gè)整體，并用上述模型進(jìn)行建模。

進(jìn)一步分析，可將工廠中的負(fù)荷分為可中斷負(fù)荷 LI（t）與不可中斷負(fù)荷 LU（t）兩部分：

其中，RI，j（t）與 RU，j（t）分別為工廠 i中，第 j臺(tái)設(shè)備的可中斷負(fù)荷部分與不可中斷負(fù)荷部分。

根據(jù)工廠i的生產(chǎn)需要，其中只有m2臺(tái)設(shè)備可中斷負(fù)荷（m2≤N），則該工廠中所有可中斷負(fù)荷為：

設(shè)工廠第t時(shí)段能根據(jù)歷史數(shù)據(jù)及工廠的生產(chǎn)計(jì)劃，預(yù)測(cè)出下一個(gè)時(shí)段 t+Δt的負(fù)荷值為 l（t+Δt），則根據(jù)條件概率的計(jì)算方法[14]，可以得出下一個(gè)時(shí)段，關(guān)于可中斷負(fù)荷的條件概率分布，其期望和方差可表示為：

2.3 隨機(jī)優(yōu)化決策模型

大用戶因生產(chǎn)計(jì)劃等需要，其負(fù)荷的中斷能力具有隨機(jī)性，不一定會(huì)完全按照調(diào)度發(fā)出的信號(hào)去中斷相應(yīng)額度的負(fù)荷量值，因此，為了實(shí)現(xiàn)對(duì)于用戶i的中斷目標(biāo)（αiE），應(yīng)對(duì)調(diào)度發(fā)出的中斷信號(hào)Si進(jìn)行修正，以達(dá)到期望的限電效果。對(duì)于工廠i而言，調(diào)度對(duì)其下達(dá)中斷信號(hào)指令Si，保證目標(biāo)限電量（αiE）在一定置信區(qū)間內(nèi)得以完成。

當(dāng)調(diào)度向工廠i發(fā)送中斷信號(hào)Si后，理論上，工廠應(yīng)該中斷的負(fù)荷為：

其中，Si為調(diào)度對(duì)工業(yè)用戶下達(dá)的限電百分比。

本文根據(jù)金融風(fēng)險(xiǎn)分析中的VaR理論[15]，提出OaR的概念，即工業(yè)用戶不能完成調(diào)度下達(dá)的限電指標(biāo)的概率情況，可用置信度概率模型予以計(jì)算。

基于上述分析，調(diào)度下達(dá)中斷信號(hào)Si后，在一定的置信概率（1-ξi）下，保證能夠滿足期望的中斷量（αiE）。

記F為用戶i的可中斷負(fù)荷部分的概率分布，則優(yōu)化決策模型為：

根據(jù)概率分布函數(shù)表，得到：

進(jìn)而得到：

根據(jù)中心極限定律，F(xiàn)服從正態(tài)分布，有：

其中，Φ為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的概率密度函數(shù)。

2.4 停電損失分析

在定義OaR后，可根據(jù)分布函數(shù)，建立停電損失函數(shù)，以刻畫當(dāng)限電量超過或者低于調(diào)度規(guī)定值時(shí)的經(jīng)濟(jì)損失。

其中，I（·）是0-1函數(shù)，當(dāng)括號(hào)中的條件滿足時(shí)，該函數(shù)值為1，反之為0。等號(hào)右側(cè)兩項(xiàng)分別表示超出調(diào)度所需限電額度時(shí)電網(wǎng)公司的售電損失、未達(dá)到所需限電額度而出現(xiàn)系統(tǒng)故障時(shí)的成本。目標(biāo)函數(shù)是最小化成本的期望值，即：

進(jìn)一步，根據(jù)截?cái)喔咚估碚揫13]，得到：

該公式實(shí)質(zhì)是貝葉斯期望損失最小化問題[13]。

本文著重分析對(duì)于第一階段得出的限電額度的隨機(jī)優(yōu)化，公式中停電損失的精確量化方法需要進(jìn)行用戶調(diào)研及系統(tǒng)運(yùn)行情況分析，不在本文研究范圍內(nèi)，具體分析時(shí)予以假定。

3 算法分析

本文提出兩階段優(yōu)化決策模型：對(duì)于第一階段，由于涉及目標(biāo)眾多，將啟發(fā)式算法與改進(jìn)的非支配排序遺傳算法（NSGA-II）結(jié)合，得出 Pareto最優(yōu)解集；對(duì)于第二階段，采用黃金分割法進(jìn)行求解[15]。以下對(duì)第一階段主要部分予以說明。

3.1 數(shù)據(jù)初始化

輸入待中斷的節(jié)點(diǎn)初始數(shù)據(jù)，包括高耗能企業(yè)節(jié)點(diǎn)編號(hào)、各時(shí)段的中斷容量、可中斷負(fù)荷節(jié)點(diǎn)編號(hào)及容量、中斷時(shí)間及各高耗能企業(yè)能耗系數(shù)。

3.2 種群初始化

本文對(duì)高耗能用戶節(jié)點(diǎn)編號(hào)采用十進(jìn)制編碼，染色體上的相應(yīng)基因分別對(duì)應(yīng)用戶編號(hào)；對(duì)聯(lián)絡(luò)開關(guān)和可中斷用戶采用二進(jìn)制編碼，1表示開關(guān)閉合和可中斷負(fù)荷未中斷，0表示開關(guān)開斷和可中斷負(fù)荷中斷。待中斷的無重復(fù)的隨機(jī)排列生成的染色體種群作為初始種群，對(duì)于聯(lián)絡(luò)開關(guān)基因位置0，可中斷負(fù)荷對(duì)應(yīng)基因位置1。編碼格式如圖2所示。

圖2 編碼格式示意圖Fig.2 Sketch map of code patterns

3.3 基因校正環(huán)節(jié)

本文首先對(duì)高耗能用戶所在節(jié)點(diǎn)向下進(jìn)行搜索，判斷是否存在重要用戶，如果需要進(jìn)行負(fù)荷轉(zhuǎn)移，則將重要負(fù)荷所在聯(lián)絡(luò)開關(guān)狀態(tài)置為1，并轉(zhuǎn)入負(fù)荷轉(zhuǎn)移程序模塊；如果無需轉(zhuǎn)移負(fù)荷，則相應(yīng)聯(lián)絡(luò)開關(guān)基因位狀態(tài)置0。

3.4 負(fù)荷轉(zhuǎn)移模塊

為了減輕計(jì)算量，并凸顯可中斷負(fù)荷在保障重要負(fù)荷供電的作用，本文假設(shè)可中斷負(fù)荷存在于重要負(fù)荷失電后所在區(qū)域，且只通過與通電區(qū)域相連的聯(lián)絡(luò)開關(guān)進(jìn)行轉(zhuǎn)移。其原理如圖3所示。

圖3 負(fù)荷轉(zhuǎn)移示意圖Fig.3 Sketch map of load transfer

分段開關(guān)12斷開，負(fù)荷點(diǎn)6失電。負(fù)荷點(diǎn)6中連接有可中斷負(fù)荷和重要負(fù)荷，且該總負(fù)荷超過了ts2的最大容許轉(zhuǎn)移負(fù)荷，則為了減少負(fù)荷點(diǎn)6中的重要負(fù)荷失電，中斷負(fù)荷點(diǎn)6中的部分可中斷負(fù)荷，優(yōu)先保證重要負(fù)荷的供電。

3.5 Pareto最優(yōu)解集

當(dāng)?shù)螖?shù)達(dá)到規(guī)定數(shù)值后，如果解集中解的個(gè)數(shù)大于1個(gè)，則首先根據(jù)染色體的聯(lián)絡(luò)開關(guān)狀態(tài)對(duì)應(yīng)基因位的狀態(tài)，判斷是否存在重要負(fù)荷的轉(zhuǎn)移，即相應(yīng)基因位如果為0，則所求解集即為最終最優(yōu)解集；如果為1，則根據(jù)F2、F3的重要等級(jí)排序，在所求解集中，形成依次使各自目標(biāo)函數(shù)值最小的解集，作為最優(yōu)解集。

3.6 其他操作[6]

a.交叉、變異操作：均勻交叉和均勻變異策略。

b.終止條件：滿足最大迭代次數(shù)要求。

最后進(jìn)行潮流計(jì)算[15]，并判斷該優(yōu)化方案是否滿足潮流越限約束。

4 算例分析

算例系統(tǒng)根據(jù)文獻(xiàn)[16]給出的33節(jié)點(diǎn)、12.66kV的5網(wǎng)孔系統(tǒng)進(jìn)行修改；系統(tǒng)總有功負(fù)荷為5.87MW，該時(shí)段有功負(fù)荷缺口為0.63 MW。接線圖見圖4。

圖4 配網(wǎng)結(jié)構(gòu)示意圖Fig.4 Sketch map of distribution network

4.1 限電方案比較

負(fù)荷等級(jí)信息如表1所示?？芍袛嘭?fù)荷節(jié)點(diǎn)最大限電能力為該節(jié)點(diǎn)總用電的80%。種群規(guī)模均為20，交叉率為0.5，變異率為0.01，最大迭代次數(shù)為500。

負(fù)荷管理限電方案比較如表2所示。按照中國(guó)現(xiàn)行的負(fù)荷管理方法，即根據(jù)負(fù)荷的歷史用電量進(jìn)行限電，操作時(shí)涉及線路上重要用戶，如節(jié)點(diǎn)14、17等；而根據(jù)本文限電方案則優(yōu)先對(duì)不包含重要用戶的線路進(jìn)行限電，并且對(duì)包含重要用戶的線路，如用戶 14、17、18、20，通過控制可中斷負(fù)荷 13、16、24，保證了重要用戶的供電。

表1 負(fù)荷等級(jí)信息Tab.1 Information of load priority

表2 負(fù)荷管理限電方案比較Tab.2 Comparison of load management between load control schemes

優(yōu)化策略實(shí)施前后系統(tǒng)負(fù)荷曲線變化如圖5、6所示。

圖5 優(yōu)化前負(fù)荷管理效果圖Fig.5 Result of load management before optimization

圖6 優(yōu)化后負(fù)荷管理效果圖Fig.6 Result of load management after optimization

圖5是按照現(xiàn)行的分輪限電所出現(xiàn)的結(jié)果，本文假設(shè)分輪限電時(shí)間段長(zhǎng)度為30 min。之所以出現(xiàn)波動(dòng)性，是因?yàn)樯弦惠喯揠姷呢?fù)荷恢復(fù)供電時(shí)，由于用戶生產(chǎn)計(jì)劃的變動(dòng)、儲(chǔ)能設(shè)備的啟停等原因而產(chǎn)生反彈，其相應(yīng)中斷能力有所波動(dòng)。而現(xiàn)行方法未予以考慮，調(diào)度仍按照原負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行限電，導(dǎo)致出現(xiàn)越過安全限額的小尖峰；在本輪次的剩余時(shí)間，調(diào)度根據(jù)尖峰額度加大限電量，而上一輪次的負(fù)荷反彈效應(yīng)結(jié)束，導(dǎo)致出現(xiàn)小低谷。反彈后的負(fù)荷超過了系統(tǒng)容許的最大限額，威脅系統(tǒng)安全；而使用本文方法，能夠明顯消除反彈負(fù)荷，并留有一定裕度，滿足系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行，如圖6所示。

實(shí)施前后能效和可靠性比較如表3所示。其中，整體能效為通過計(jì)算各個(gè)用戶的限電量的相反數(shù)，并與相應(yīng)用戶能效指數(shù)相乘，然后求和所得，即為優(yōu)化后的目標(biāo)函數(shù)F1的取值的相反數(shù)。由表3可見，本文方法在滿足負(fù)荷限額的基礎(chǔ)上，用電整體能效比初始策略提升了43.3%；同時(shí)，重要負(fù)荷失電量比初始策略降低了55.7%，提升了系統(tǒng)可靠性。

表3 節(jié)能效果和負(fù)荷損失比較Tab.3 Comparison of energy saving and load loss

4.2 限電損失分析

本文其中一個(gè)工業(yè)用戶的生產(chǎn)線總共有N=80臺(tái)設(shè)備，可中斷設(shè)備n=15臺(tái)，各設(shè)備間不存在生產(chǎn)上的關(guān)聯(lián)關(guān)系，相互獨(dú)立，設(shè)備生產(chǎn)用電情況相同。

17：00與22 ：00負(fù)荷的均值與方差如表4所示。表中，σT（t）、μT（t）與 σI（t）、μI（t）分別代表總負(fù)荷與可中斷負(fù)荷的方差與均值，采樣時(shí)間分別為17：00與 22：00。

表4 17：00與22：00時(shí)負(fù)荷的均值與方差Tab.4 Expected load and standard deviation at 17：00 and 22：00MW

令c1=c2=1，并假設(shè)需要中斷電力40 kW，則利用黃金分割算法[15]，得到停電損失與限電信號(hào)之間的關(guān)系如圖7所示，圖中的三角所指示的標(biāo)度為第一階段不考慮負(fù)荷隨機(jī)特性時(shí)所得到的限電額度。

圖7 n=15時(shí)限電信號(hào)與停電損失關(guān)系圖Fig.7 Relationship between load shedding cost and change signal（n=15）

n取50和100時(shí)限電信號(hào)與停電損失關(guān)系圖分別見圖8、9?？梢姡S著可中斷設(shè)備數(shù)量的增多，曲線斜率將會(huì)逐漸加大。參加中斷的負(fù)荷越多，調(diào)度下達(dá)的中斷指令應(yīng)越小，即參與限電的可中斷用戶越多，每個(gè)用戶分?jǐn)偟呢?fù)荷缺口比例越小，從而調(diào)度對(duì)每個(gè)用戶下達(dá)的中斷負(fù)荷的百分比相應(yīng)較小，即可滿足系統(tǒng)的缺口。同時(shí)，當(dāng)所有可中斷設(shè)備均參加負(fù)荷管理時(shí)，第一階段與第二階段的限電優(yōu)化額度相同，各臺(tái)設(shè)備的限電百分比最小，停電總損失最小。

圖8 n=50時(shí)限電信號(hào)與停電損失關(guān)系圖Fig.8 Relationship between load shedding cost and change signal（n=50）

圖9 n=100時(shí)限電信號(hào)與停電損失關(guān)系圖Fig.9 Relationship between load shedding cost and change signal（n=100）

5 結(jié)語

本文建立了兩階段負(fù)荷管理優(yōu)化模型，在第一階段，在給定用戶能耗系數(shù)的前提下，提出了以標(biāo)尺競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制為基礎(chǔ)的負(fù)荷限電次序與限電額度優(yōu)化模型，一方面保證負(fù)荷管理的公平性，另一方面最大限度地提升整體用電能效，督促企業(yè)降低能耗；第二階段，利用兩狀態(tài)馬爾科夫過程分析工業(yè)負(fù)荷的隨機(jī)特性，提出OaR決策模型，在給定置信度與停電損失的條件下，確定計(jì)及中斷能力的隨機(jī)優(yōu)化限電額度。算例分析表明，對(duì)于較小的工廠，由于生產(chǎn)設(shè)備有限，可限負(fù)荷量較小，調(diào)度對(duì)其下達(dá)限電指標(biāo)，較之第一階段所計(jì)算的指標(biāo)要大；反之，對(duì)于較大的工廠，參與中斷的負(fù)荷較多，對(duì)其下達(dá)的調(diào)度信號(hào)更接近第一階段的指標(biāo)。如何精確量化、分析統(tǒng)計(jì)用戶的停電損失、能耗系數(shù)，將是下一步的研究重點(diǎn)。