鄧韋斯，吳云亮，孫宇軍，殷梓恒，李 豹，賴曉文

（1. 中國南方電網(wǎng)電力調度控制中心,廣東省廣州市510663；2. 北京清能互聯(lián)科技有限公司,北京市100084）

0 引言

現(xiàn)貨市場出清得到的發(fā)電計劃必須滿足電網(wǎng)安全約束［1-3］,實際應用中由于出清邊界條件設置不合理、安全約束后驗添加等原因,可能導致有限的迭代次數(shù)內,市場化機組的優(yōu)化結果無法滿足全部安全約束。相關規(guī)范和制度明確了調度機構應承擔電網(wǎng)安全的責任,并賦予調度機構調整計劃機組出力、外來電出力、檢修計劃等安全校正手段［4-5］。安全校正的原因和過程應納入市場披露信息的范疇,要求客觀、合理且具備可解釋性。為此,需要對安全校正方法展開深入研究。

現(xiàn)有研究中,有功校正方法主要包括靈敏度法［6-8］與優(yōu)化法［9-11］。靈敏度法主要用于緊急控制場景,根據(jù)節(jié)點對越限支路/斷面有功靈敏度的大小來選擇調整對象。部分學者也提出了考慮接近越限的支路的綜合靈敏度等手段［6,8］,但仍無法從全局角度評估當前運行點滿足全部安全約束的程度,可能引起多次校正。優(yōu)化法是將新增或調整后的安全約束納入既定的優(yōu)化模型,重新求解滿足安全約束的機組發(fā)電計劃,求解耗時較長。文獻［9］以機組與負荷調整費用最小為目標來校正發(fā)電計劃；文獻［10］以調整成本最小為目標,并考慮越限約束條件,先求解帶松弛變量的安全約束經(jīng)濟調度（security constrained economic dispatch,SCED）模型,松弛量不為0 時再調整開停機,由于僅考慮當前越限約束,調整后仍可能產(chǎn)生新的約束越限。此外,部分研究還將網(wǎng)絡拓撲、統(tǒng)一潮流控制器、直流聯(lián)絡線功率等作為安全校正的對象［12-14］,但所述方法主要應用于系統(tǒng)故障后的緊急控制場景。

靜態(tài)安全域（steady-state security region,SSR）概念的提出［15-19］,為從全局視角評估系統(tǒng)安全裕度提供了新思路。文獻［16］分析了靜態(tài)安全距離（steady-state security distance,SSD）的物理含義,并將其應用于評估支路抵御新能源波動能力和辨識電網(wǎng)薄弱環(huán)節(jié)。文獻［19］基于SSD 提出了安全距離靈敏度的概念,改善了傳統(tǒng)靈敏度法用于多支路過載校正的不足,但主要面向緊急場景下單時段的有功校正?，F(xiàn)貨市場條件下的發(fā)電計劃屬于多時段銜接的有功校正,且要考慮市場化和非市場化機組出力調整方法不同的問題。

目前部分現(xiàn)貨試點省區(qū)的出清計算框架,本質上也屬于前述優(yōu)化法的應用［20］,優(yōu)化起始時先不考慮安全約束,而是設定最大迭代次數(shù),視安全校核越限的情況再增加或調整約束重新求解。因此,除了邊界條件設置不合理的原因,極端場景下通過有限次迭代可能得不到滿足全部約束的可行解。相對于調整檢修計劃、直接調整既定出清結果等安全校正手段［5］,發(fā)電計劃校正的流程相對簡便,且對市場直接干預的程度也較低。

基于此,本文提出了一種安全校正的方法,將SSR 原理應用于非市場化機組發(fā)電計劃的校正,先對非市場化機組進行校正優(yōu)化以得到出清計算的可行解,然后再通過市場化機組的優(yōu)化得到最終的市場出清結果,并設計了發(fā)電計劃校正決策流程。以IEEE 118 節(jié)點系統(tǒng)進行的算例分析驗證了方法的適用性。

1 面向現(xiàn)貨市場出清的發(fā)電計劃校正思路

現(xiàn)貨市場出清過程中,需要對安全約束的機組組合（security constrained unit commitment,SCUC）和SCED 求解得到的發(fā)電計劃實施安全校核［20-21］。若校核后存在安全約束越限,需要修改或新增約束條件,并反饋至原來的SCUC 和SCED 模型,重新優(yōu)化出清。工程應用中設置了閉環(huán)迭代次數(shù)的上限,由于邊界條件設置不合理等原因,迭代次數(shù)達上限仍無法消除安全越限時,應人工干預校正。而對機組出力計劃進行校正,涉及的業(yè)務部門相對較少,操作流程相對簡便,兼顧了市場出清的客觀性和經(jīng)濟性要求,校正的針對性與可解釋性也較強,可作為現(xiàn)貨市場預出清結果的校正手段之一。

合理便捷地得到滿足安全約束的現(xiàn)貨市場出清可行解,應盡量使機組校正數(shù)量、調整功率最小。目前安全校正的常規(guī)方法是根據(jù)有功越限程度、機組可調能力,參考有功靈敏度的大小直接確定各時段的調整機組及其校正功率。上述方法的針對性較弱,只能保證調整措施對消除該越限支路/斷面是最有效的,不能保證該調整仍能滿足其他相關約束的要求,可能需要迭代驗證后再調整。

實際上,發(fā)電計劃編制的安全約束條件較多,構成了系統(tǒng)運行點所在空間中的一個封閉或半封閉的區(qū)域,已有研究稱之為“安全域”［16］。若能找出預出清計劃點相對安全域的有效調整方向,可以使得調整更具針對性。

結合現(xiàn)貨市場出清的計算流程［20］,為遵循市場出清客觀性的要求,發(fā)電計劃校正的對象原則上僅包括非市場化機組,然后再以校正后的可行解作為邊界對市場化機組進行優(yōu)化,具體步驟如下。步驟1,以非市場化機組作為決策對象,先計算計劃運行點的SSD 以及機組的安全距離靈敏度,據(jù)此確定最優(yōu)校正方向,評估機組對于消除安全越限的能力并排序；步驟2,兼顧調整機組數(shù)目最少的要求,以調整功率最低為目標,構建時段耦合的發(fā)電計劃校正決策模型,求得滿足安全約束的可行解；步驟3,以市場化機組作為決策對象,基于步驟2 的可行解計算SCED 模型,若能在滿足全部安全約束的前提下求得經(jīng)濟更優(yōu)解,則以該結果作為市場出清結果發(fā)布,否則將步驟2 的結果發(fā)布。

值得說明的是,調度機構采取的安全校正措施不僅是機組出力計劃的調整,還包括其他電網(wǎng)運行方式的調整。如果機組較少導致調整量不夠,需要通過聯(lián)絡線計劃、檢修計劃、直接干預出清結果等措施來保障電網(wǎng)安全穩(wěn)定。對邊界條件的調整,確實會間接地影響市場出清結果,需要盡量遵循市場客觀性、經(jīng)濟性的原則,并通過信息披露和市場監(jiān)管來規(guī)范安全校正的操作。

2 基于SSR 的發(fā)電計劃校正原理

2.1 SSD 與安全距離靈敏度

2.1.1 SSD 的表述及計算

基于直流潮流模型,SSR 可表示為［16,22］：

式中：PG為機組有功出力向量；PD為節(jié)點負荷有功向 量；PL,max為 線 路 傳 輸 限 額 向 量；PG,max和PG,min分別為機組最大和最小技術出力列向量；Gg為發(fā)電機所在節(jié)點對線路的功率轉移分布因子（power transfer distribution factor,PTDF）矩陣；G為所有節(jié)點對線路的PTDF 矩陣；eG為元素全為1 的列向量,維數(shù)與PG相同；eD為元素全為1 的列向量,維數(shù)與PD相同。

式中：PG,t為t時段安全域第q條約束邊界上任意一點對應的機組有功出力列向量；PD,t為t時段各節(jié)點有功負荷構成的列向量；PL,max,q為第q條線路的有功傳輸限額；Gt為t時段所有節(jié)點的PTDF 矩陣；Gg,t為t時段發(fā)電節(jié)點的PTDF 矩陣；eq為單位列向量,其第q個元素為1。

圖1 高維空間中SSR 在某一平面內形成的投影Fig.1 Projection of SSR on a plane in highdimensional space

2.1.2 安全距離靈敏度

2.2 SSR 理論在發(fā)電計劃校正中的應用

2.2.1 多時段銜接的校正策略設計

現(xiàn)貨市場預出清后,為提高發(fā)電計劃校正的合理性,應盡量使得調整機組的數(shù)量最少、功率調整量最少。安全距離靈敏度與常規(guī)的有功靈敏度［6］不同,其數(shù)值隨著機組出力的變化而改變,基于特定的運行點和邊界約束條件,才有安全距離靈敏度應用的前提。

與實時調度中的有功校正不同,面向現(xiàn)貨市場出清的發(fā)電計劃校正還要考慮校正時段與相鄰時段銜接的問題。因此現(xiàn)有安全域視角下的有功校正控制［19］方法,應用于多時段的發(fā)電計劃校正時,需要在以下兩方面進行修正。

1）在求取SSD 時,已有研究僅考慮了機組最大、最小技術出力的限額,需要考慮相鄰時段計劃出力和爬坡能力約束,對調整時段的安全域范圍進行補充描述。式（2）補充修改為：

式中：PG,t-1和PG,t+1分別為t-1 和t+1 時段內的機組出力；λG,max為機組的爬坡能力限值。

2）針對連續(xù)時段越限的情況,對時段t完成了出力校正后,由于原來計劃出力點發(fā)生了改變,會影響機組的出力調整范圍。此時需要根據(jù)t時段的校正結果,而不是校正前的計劃運行點,來求取t-1或t+1 時段的SSD,確保最優(yōu)調整方向的準確性。

為保證校正的有效性并兼顧調整機組數(shù)目最少的要求,提出多時段校正銜接的策略：由式（5）模型分別求得各個時段計劃運行點的SSD,并根據(jù)安全越限程度對越限時段進行降序排列；然后,優(yōu)先對越限程度最大的時段進行校正,基于該時段調整后的計劃運行點,再對其他越限時段實施校正。

2.2.2 消除安全越限的有效性分析

為盡量使得校正的機組數(shù)目最少,應同時考慮機組的安全距離靈敏度、調整能力,得到機組消除安全越限的有效性排序。優(yōu)先選擇安全距離靈敏度為正的機組納入增出力機組集合,安全距離靈敏度為負的機組納入降出力機組集合。機組調整能力受到最大、最小技術出力,以及相鄰時段爬坡能力的限制,增出力機組i的調整能力ΔP+Gi,t,max可表示為：

對于增出力機組i而言,其對消除t時段內安全越界的貢獻度為：

式中：Ed,t,i為機組i在時段t的安全距離靈敏度數(shù)值。

對于降出力機組j而言,其對消除t時段內安全越界的貢獻度為：

3 現(xiàn)貨市場環(huán)境下的發(fā)電計劃校正輔助決策方法

3.1 發(fā)電計劃校正決策模型

發(fā)電計劃編制和調整需要保證系統(tǒng)功率平衡,若人工干預校正僅根據(jù)靈敏度的大小,而不考慮調整功率的平衡,校正引起的功率不平衡量將由市場化機組或平衡節(jié)點的發(fā)電機來承擔。因此,參考已有文獻的做法［7］,本文也根據(jù)“等量反向配對”的原則,對非市場化機組的校正功率進行優(yōu)化。由式（6）至式（9）計算得到各越限時段的增出力、降出力機組的序列,相同排位的增、降出力機組形成一個調整對,按序將排位靠前的調整對納入線性校正決策模型,如式（10）至式（18）所示。

若模型無解,則按序列納入新的調整對進行求解。若出現(xiàn)安全域越界的距離未消除時,原來增出力或降出力機組的調整能力已用盡,此時可以選擇安全距離靈敏度系數(shù)為0 的機組作反向配對,形成新的機組調整對。若靈敏度為0 的機組調整能力也用盡后,再選擇正靈敏度系數(shù)較小的機組作為降出力的對象,選擇負靈敏度系數(shù)較大的機組作為增出力的對象。針對t時段的校正決策模型以調整功率最小為目標：

校正模型包含以下約束條件。

式中：Lbase,k,t為t時段由非校正決策機組和負荷在線路k上引起的有功分量；Lk,max為線路k的有功傳輸限額；Gi和Gj分別為調增出力的機組i與調減出力的機組j對線路k的有功靈敏度；線路k為系統(tǒng)中的任一支路。

3.2 發(fā)電計劃校正輔助決策流程

現(xiàn)貨市場預出清后若仍存在安全約束越限,實施發(fā)電計劃校正的決策流程如圖2 所示。

值得說明的是,連續(xù)時段越限的發(fā)電計劃校正過程中,后續(xù)未校正時段的SSD 與相鄰的已校正時段的機組出力相關。為保證校正最優(yōu)方向的準確性,需要在完成當前時段校正后重新計算相鄰時段的SSD 及安全距離靈敏度系數(shù)。此外,決策機組調整對用盡后校正模型仍無解,說明需要調整機組開停狀態(tài)才能生成滿足安全約束的發(fā)電計劃。在滿足最小開停機時間約束的前提下,可以根據(jù)式（8）和式（9）指標作為新增開、停機的參考。

4 算例分析

4.1 算例說明

以IEEE 54 機118 節(jié)點系統(tǒng)為例,日前現(xiàn)貨市場出清的時段總數(shù)為96 個（每個時段15 min）,預出清后仍存在安全約束越限的情況下,基于SSD 原理實施發(fā)電計劃校正,并分析發(fā)電計劃校正決策的影響因素。機組的特性參數(shù)如附錄A 表A1 所示,其中1 號至7 號機、10 號至12 號機定為非市場化機組；全網(wǎng)系統(tǒng)負荷預測曲線如附錄A 圖A1 所示,最大、最小負荷分別為6 948 MW 和4 695.48 MW。設定預出清后線路8（首末節(jié)點分別為節(jié)點8 和節(jié)點5）越限,該線路的計劃潮流、傳輸限額,以及由式（5）計算得到的各時段SSD 如附錄A 圖A2 所示?；诒疚乃霭l(fā)電計劃校正決策模型與圖2 計算流程,求解得到校正結果。

圖2 發(fā)電計劃校正輔助決策流程Fig.2 Assisted decision procedure of generation scheduling correction

4.2 發(fā)電計劃校正決策效果分析

4.2.1 消除安全越限的效果分析

根據(jù)預出清結果計算線路的計劃潮流,將計劃潮流的最大值與線路傳輸限額比對,即為該線路的剩余傳輸容量（surplus transmission capacity,STC）,可以表征各條支路的安全裕度。根據(jù)發(fā)電計劃校正前的STC 大小,對各條線路進行升序排列,選取部分安全裕度較小的線路進行校正前后的剩余傳輸容量比對,如表1 所示,全部線路校正前后STC 比對如附錄A 圖A3 所示。

由表1 和附錄A 圖A3 可知,在消除支路越限的過程中,可以盡量使得原來接近限額的支路潮流不進一步增加,以增強發(fā)電計劃的可靠性,校正后STC 減少的支路主要集中在原來裕度較大的支路范圍內。

表1 校正前后線路STC 比對Table 1 Comparison of line STC before and after correction

4.2.2 機組校正結果以及調整量分析

由于需要改變原來非市場化機組的日前計劃,以確保市場出清結果滿足安全約束的要求,應盡量使得校正涉及的調整功率較少。越限時段的發(fā)電計劃校正決策結果如附錄A 表A2 和表A3 所示,各時段校正決策涉及的機組數(shù)量如圖3 所示,全天參與校正的機組數(shù)量為6 臺,各臺機組在時段內的最大調整功率如圖4 所示。

圖3 各調度時段校正的機組數(shù)目Fig.3 Numbers of corrected units for each scheduling period

圖4 非市場化機組的最大調整功率Fig.4 The maximum of adjusted power for each non-market unit

全部時段內1 號機至3 號機、6 號機增發(fā)電量409.14 MW?h,占全部非市場化機組日前計劃電量的1.46%；5 號機和12 號機減發(fā)電量的總量與此相同。在日前發(fā)電計劃中該部分機組的計劃增、減發(fā)電量,根據(jù)目前非市場化機組的調度模式將在后續(xù)日期的計劃編制中予以考慮。

4.2.3 SSD 的變化情況分析

如式（5）所示,SSR 以及SSD 的求解與相鄰時段校正決策點和爬坡約束相關,為驗證上述情況,記錄在t0時段校正前后,其相鄰時段t1的SSD 數(shù)值及其排序,并展開分析。表2 中,1/43 表示在43 個越限時段中排序為1?？梢?在開展74 時段（54 時段）校正前后,其相鄰的75 時段（55 時段）越限的SSD數(shù)值以及排序均在一定程度上降低。主要原因在于,需要實施連續(xù)調整的時段內,線路越限情況以及機組的安全距離靈敏度較為近似,因此調整機組的范圍和出力調整方向大部分相同,對前一時段的計劃運行點進行校正,對于拓寬后續(xù)相鄰時段的機組出力調整范圍有正向作用,等效于在SSD 矢量的方向上,擴大了SSR 的范圍,因此表現(xiàn)為該時段的SSD 數(shù)值減小。

表2 當前時段校正前后相鄰時段SSD 數(shù)值的對比Table 2 Comparison of SSD values before and after correction for adjacent period of current period

上述現(xiàn)象與2.2 節(jié)所述的SSD 和安全距離靈敏度的特征相吻合,安全距離靈敏度的大小反映了機組單位出力的變化對于消除安全域越限的貢獻程度,當計劃運行點或邊界約束條件發(fā)生改變時,SSD和安全距離靈敏度均會發(fā)生改變。

進一步,如果只基于預出清后第1 個時段校正前計算的SSD 以及機組的安全距離靈敏度系數(shù),對各越限時段直接構建式（10）至式（18）的校正模型并求解,不再基于前一時段校正的運行點重新計算SSD 和安全距離靈敏度,同樣可以得到滿足安全約束的發(fā)電計劃,該模式下非市場化機組的日前校正總功率為3 287.09 MW。而相鄰時段校正前迭代更新SSD 和安全距離靈敏度的條件下,非市場化機組的總調整功率為3 273.09 MW。因此,驗證了在連續(xù)越限時段的校正過程中,需要基于已完成校正時段的計劃運行點,重新計算相鄰時段的SSD,以保證校正最優(yōu)方向的準確性。

4.2.4 校正決策對調度成本的影響及計算耗時分析

通過非市場化機組的出力校正后得到了滿足安全約束的可行解,實際上也相當于修改了日前現(xiàn)貨出清計算的邊界條件,兼顧市場運行客觀性、經(jīng)濟性以及市場交易組織時效的要求,可以基于上述邊界條件,重新計算SCED,若能得到經(jīng)濟更優(yōu)解,則以該結果作為正式的出清結果。

在本算例條件下,在完成校正決策后不改變機組的開停狀態(tài),以市場化機組出力為決策變量重新計算SCED,總調度成本由6 144.4 萬元小幅減少至6 143.85 萬元。基于校正后的邊界條件重新優(yōu)化,少部分市場化機組的出清結果發(fā)生變化,日前市場重新分配的中標電量為1 080.91 MW?h,占全部市場化機組日前中標電量61.4 TW?h 的總比例很小,因此在上述邊界條件下市場化機組重新調整出力計劃的優(yōu)化空間較小。

由圖2 流程可知,發(fā)電計劃校正決策的計算主要包括計劃運行點的SSD 的求取和發(fā)電計劃校正決策優(yōu)化。其中,SSD 的求取屬于帶線性約束條件的二次規(guī)劃問題,變量數(shù)目等于非市場化機組的數(shù)目；發(fā)電計劃校正決策屬于線性規(guī)劃問題,求解耗時遠低于二次規(guī)劃的耗時。

每一個越限時段都需要求解一個二次規(guī)劃模型得到對應的SSD,計算時間與越限時段數(shù)呈正相關的關系。本文采用了2.1.1 節(jié)所述的方法,通過后驗辨識來降低SSD 模型中線路約束數(shù)量,以提高計算效率。該方法可先只考慮當前越限的約束條件,根據(jù)SSD 模型求得的安全域邊界上的點,如果滿足其他安全約束則為SSD 的計算結果；若出現(xiàn)其他安全約束越限,再將越限的約束納入SSD 計算的模型中重新求解。

本節(jié)算例包含10 臺非市場化機組,預出清后一共50 個時段存在安全越限,首次針對50 個時段的SSD 計算與第1 個越限時段的發(fā)電計劃校正的計算耗時約為6.6 s,對剩余校正時段的迭代循環(huán)中僅需要對當前校正時段的前后一共2 個時段的SSD 重新計算即可,對安全校正造成的耗時負擔較小。

4.3 傳輸限額與機組爬坡能力對校正的影響分析

SSD 的數(shù)值大小可以在一定程度上反映發(fā)電計劃校正決策的難度,即SSD 越大,實施校正決策的難度也越高。通道輸電能力與機組的調整能力是發(fā)電計劃校正的關鍵影響因素,為驗證其影響程度,基于4.2 節(jié)算例的條件,分別設置線路8 不同的傳輸限額以及機組的爬坡能力,計算全天96 時段中最大的SSD,并將其與線路8 的越限功率比對,如表3 所示。由表3 可知,在相同的爬坡能力條件下,隨著線路傳輸限額的降低,發(fā)電計劃的SSD 會有較大幅度的抬升；在相同的傳輸限額條件下,發(fā)電計劃的SSD 的數(shù)值也會隨著機組爬坡能力的降低而升高。并且,爬坡能力受限程度越大、線路有功越限幅度越大,等量的限制條件變化引起的SSD 增加幅度越大。

表3 線路傳輸容量與機組爬坡率對校正決策的影響Table 3 Influence of line transmission capacity and unit ramp rate on correction decision

例如,在機組每15 min 的爬坡能力均為12%的條件下,線路有功限額由300 MW 降為295 MW 時,有功越限幅度由31.63 MW 增加至36.63 MW,計劃運行點的最大SSD 由31.69 MW 變?yōu)?6.79 MW；但是,線路有功限額進一步由295 MW 降為290 MW時,在線路有功越限幅度增量相同的情況下,計劃運行點的最大SSD 由36.79 MW 升高至43.74 MW,進一步降低線路有功限額時,計算得到的SSD 增幅明顯超出線路的最大越限有功的增幅,甚至無法保證所有時段均可以求出計劃運行點的SSD。

產(chǎn)生上述現(xiàn)象的原因主要在于,非市場化機組的出力調整對越限的線路8（首末節(jié)點為節(jié)點8 和節(jié)點5）與重載線路3（首末節(jié)點為節(jié)點3 和節(jié)點5）的影響呈相反的關系。當線路8 的有功越限幅度增加時,選擇安全距離靈敏度系數(shù)較大的機組的可調范圍已逐漸用盡,為避免校正過程中重載線路3 越限,需要轉由靈敏度系數(shù)較小的機組來調整,因而計算得到的SSD 也相對較大。相同的傳輸限額條件下,可調機組的爬坡能力逐漸降低時,對發(fā)電計劃校正的影響趨勢也相同。

由此可知,通道限額、機組爬坡能力限制的增加,與SSD 的增加呈明顯的非線性關系。當通道限額、機組爬坡約束的設置達到一定的限值后,會使得SSD 急劇增加。在現(xiàn)貨市場實際運行中,可以重點關注對安全校正影響較大的斷面限額區(qū)間以及機組的爬坡能力,并指導電網(wǎng)運行方式的改進,以拓寬線路/斷面約束的限額,增強機組所在節(jié)點的調節(jié)能力,從而為現(xiàn)貨市場出清邊界條件的改善管理提供參考。

5 結語

1）針對預出清后各時段的SSD 與安全距離靈敏度分析,為發(fā)電計劃校正提供了最優(yōu)方向以及機組消除安全越限能力的量化參考,有利于在最少的調整機組和最低校正功率的前提下實施發(fā)電計劃校正。

2）建議重點關注對電網(wǎng)運行的SSR 邊界影響較大的通道限額以及機組爬坡能力的限值區(qū)間,指導通過運行方式的改進,拓寬關鍵通道的限額、增強機組所在節(jié)點的調節(jié)能力。

3）SSR 理論在有功校正策略的制定方面具有全局性的優(yōu)勢,將其用于預出清后的發(fā)電計劃校正,可以增強現(xiàn)貨市場環(huán)境下電網(wǎng)安全校正措施的針對性、合理性。

值得進一步說明的是,本文模型尚未考慮校正機組組合的改變,若某一時段的SSD 計算模型無解或者校正決策模型無解,則表明已設定的邊界條件下,無法通過僅調整在運非市場化機組的出力來消除安全越限。該場景下,可以綜合考慮機組的開停機約束條件、機組對消除安全越限的能力,改變該時段內非市場化機組的開停狀態(tài),以消除安全越限。若非市場化機組較少導致調整量不夠,還需要進一步通過其他校正措施來保障電網(wǎng)安全。機組組合狀態(tài)變化對發(fā)電計劃校正影響的分析,以及多種安全校正措施的綜合應用是值得繼續(xù)研究的問題。

附錄見本刊網(wǎng)絡版（http：//www.aeps-info.com/aeps/ch/index.aspx），掃英文摘要后二維碼可以閱讀網(wǎng)絡全文。