杭海燕，楊力強，甘 雯，孫 毅，楊泓玥，李澤坤

(1.國網(wǎng)湖州供電公司調(diào)度控制中心，浙江 湖州 313000；2.華北電力大學(xué) 電氣與電子工程學(xué)院，北京 102206)

0 引 言

為應(yīng)對日益復(fù)雜的經(jīng)濟形勢和能源局勢，國網(wǎng)浙江省電力有限公司首次提出建設(shè)能源互聯(lián)網(wǎng)下的多元融合高彈性電網(wǎng)，旨在喚醒海量資源、增強源網(wǎng)荷儲柔性互動，充分打造高承載、高互動、高自愈、高效能的電力網(wǎng)絡(luò)，提升電網(wǎng)安全及運行效率[1，2]。

高彈性電網(wǎng)下多方資源的靈活調(diào)度是提高電網(wǎng)安全水平和提升電網(wǎng)運行效率的基礎(chǔ)，已有較多文獻考慮了需求響應(yīng)(demand response,DR)與發(fā)電側(cè)的協(xié)同調(diào)度，文獻[3]考慮了需求側(cè)的影響，考慮可中斷備用與發(fā)電側(cè)備用的協(xié)調(diào)優(yōu)化，建立了計及用戶側(cè)的發(fā)電日前調(diào)度計劃，所提模型有效降低了發(fā)電成本。文獻[4]將可中斷負荷作為虛擬機組考慮進日前調(diào)度計劃中，考慮了價格性DR對發(fā)電計劃的影響，可有效與常規(guī)機組進行配合，降低機組的運行成本。文獻[5]結(jié)合風(fēng)電、慢機、快機以及價格型和激勵型DR，構(gòu)建了“日前-日內(nèi)-實時”多時間尺度滾動調(diào)度計劃模型。文獻[6]從價格型和激勵型DR的角度分析柔性負荷在實際響應(yīng)中的不確定性，結(jié)合常規(guī)機組和風(fēng)電構(gòu)建了日前-日內(nèi)-實時的協(xié)調(diào)調(diào)度模型。考慮用戶側(cè)互動下將發(fā)電側(cè)和需求側(cè)的資源進行綜合規(guī)劃有利于電力系統(tǒng)的安全經(jīng)濟運行，有必要將用戶響應(yīng)納入發(fā)電調(diào)度，并增強與用戶側(cè)的互動從而統(tǒng)一優(yōu)化發(fā)電側(cè)和需求側(cè)資源。文獻[7]考慮了DR和線路可靠性，結(jié)合負荷預(yù)測的確定性，建立日前-實時兩階段風(fēng)險調(diào)度模型，但未結(jié)合具體的災(zāi)害場景進行分析。上述文獻主要針對考慮DR的多時間尺度發(fā)電調(diào)度計劃開展研究，面向常規(guī)場景已有較全面的工作，但針對極端災(zāi)害場景的研究還較少。

對于極端天氣條件下的電力系統(tǒng)風(fēng)險評估，建議采用一些考慮天氣相關(guān)停電引起的潮流變化的可靠性分析模型[8]，大多數(shù)文獻集中在線路停電概率計算、提供備用容量等方面去提高調(diào)度的安全性。針對臺風(fēng)災(zāi)害，文獻[9]考慮了颶風(fēng)場的影響，提出一種規(guī)避風(fēng)險的最優(yōu)潮流模型，以發(fā)電成本和風(fēng)險成本總和最小為目標函數(shù)，并開發(fā)電網(wǎng)的地理空間模型用于輸電線路停電概率的計算。文獻[10]針對高概率突發(fā)事件，以事故前系統(tǒng)成本最優(yōu)為目標函數(shù)建立安全最優(yōu)潮流模型，獲取在臺風(fēng)登陸前的最佳應(yīng)急調(diào)控方案，有助于協(xié)調(diào)面對自然災(zāi)害時電力系統(tǒng)的經(jīng)濟性和安全性，可為調(diào)度人員提供有效的參考。就其他自然災(zāi)害而言，文獻[11]分析了山火對電力系統(tǒng)運行的影響，以及風(fēng)的存在對火災(zāi)的行為及其對線路的影響，以最小化系統(tǒng)發(fā)電成本與備用容量成本之和為目標函數(shù)，建立了山火對電力系統(tǒng)調(diào)度影響的概率最優(yōu)潮流模型，以及時協(xié)調(diào)系統(tǒng)的調(diào)度和分配給每臺發(fā)電機的儲備量。文獻[12]以系統(tǒng)的發(fā)電成本為最小目標考慮電力系統(tǒng)有功功率最優(yōu)分配，以電力系統(tǒng)發(fā)電成本和切負荷損失最小為目標評估交/直流潮流的最優(yōu)切負荷評估模型，對洪澇災(zāi)害下的電力經(jīng)濟損失進行評估。以上文獻考慮了自然災(zāi)害對電力系統(tǒng)造成的線路故障和經(jīng)濟損失，但未考慮需求側(cè)用戶參與電力系統(tǒng)調(diào)度運行。

本文針對臺風(fēng)災(zāi)害下的多時間尺度調(diào)度問題，考慮DR的參與，根據(jù)激勵型DR的不確定性建立其成本-容量模型和機組等效出力模型。通過引入臺風(fēng)災(zāi)害下線路故障率的計算，以支路過載嚴重度為系統(tǒng)風(fēng)險指標，以機組運行成本和DR成本為綜合成本，構(gòu)建了高彈性電網(wǎng)下考慮DR的多時間尺度優(yōu)化調(diào)度模型，實現(xiàn)臺風(fēng)災(zāi)害下電力系統(tǒng)安全性與經(jīng)濟性的統(tǒng)一。最后以IEEE-30節(jié)點系統(tǒng)為例來驗證所提方法的科學(xué)性及有效性。

1 臺風(fēng)災(zāi)害預(yù)報與DR時域協(xié)同調(diào)度架構(gòu)

1.1 沿海地區(qū)臺風(fēng)災(zāi)害影響及預(yù)報機制分析

每年7月～9月，我國東南沿海地區(qū)易遭受極端臺風(fēng)災(zāi)害的影響，大多還會伴隨暴雨、雷電等天氣，會對負荷需求產(chǎn)生較大影響，引起明顯波動，使其具有很大的隨機性和不確定性。一般而言，若某區(qū)域離臺風(fēng)登陸點越近，該區(qū)域的負荷下降比例將越大。在臺風(fēng)登陸前后，天氣將經(jīng)歷明顯的三階段式變化，各區(qū)域的負荷水平也會受其影響，給電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行帶來極大的干擾和波動。隨著時間的推移，臺風(fēng)中心離開登陸區(qū)域后，其強度將會逐漸減弱，當減弱為熱帶低壓時，氣象部門將停止對其編號，并忽略其影響力。

在臺風(fēng)災(zāi)害下，盡管不同時期的負荷水平和負荷特性有所區(qū)別，但臺風(fēng)期間的日最大負荷變化具有一定規(guī)律性。臺風(fēng)移動速度快，登陸后強度迅速減弱[13]，但是因臺風(fēng)造成的降雨通常會持續(xù)一到兩天，這將對夏季的持續(xù)高溫造成直接影響，受臺風(fēng)災(zāi)害影響的區(qū)域范圍內(nèi)溫度會降低3～5 ℃，負荷會因居民使用空調(diào)的頻率減少等原因產(chǎn)生較大幅度的下降。據(jù)統(tǒng)計，在臺風(fēng)災(zāi)害期間，至少有一天的溫度會較前一天有顯著變化。

1.2 考慮DR的多時間尺度協(xié)同調(diào)度架構(gòu)

本文提出臺風(fēng)災(zāi)害下電力系統(tǒng)日前調(diào)度和日內(nèi)調(diào)度兩階段調(diào)度策略，其結(jié)構(gòu)框圖如圖1所示。

圖1 考慮DR的多時間尺度的協(xié)同調(diào)度架構(gòu)Fig.1 Multi-time scale collaborative dispatch architecture considering DR

(1)日前調(diào)度優(yōu)化

在日前調(diào)度時，對臺風(fēng)期間的日負荷進行預(yù)測，根據(jù)風(fēng)速預(yù)測數(shù)值對線路故障率進行計算，對電力系統(tǒng)潮流進行計算，以機組運行成本和DR成本的綜合成本最小為目標函數(shù)，建立日前調(diào)度優(yōu)化模型，求解得到日前機組調(diào)度計劃和DR計劃容量。

(2)日內(nèi)調(diào)度優(yōu)化

在日內(nèi)調(diào)度中，根據(jù)短期風(fēng)速預(yù)測數(shù)據(jù)計算線路實時故障率，對電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進行調(diào)整，記日內(nèi)調(diào)度總負荷為短期負荷預(yù)測數(shù)值與DR計劃容量的差值，在此基礎(chǔ)上考慮DR的不確定性，以綜合成本最小為目標函數(shù)，建立日內(nèi)調(diào)度優(yōu)化模型，求解得到日內(nèi)機組調(diào)度計劃。

2 臺風(fēng)經(jīng)停全時間尺度下的DR模型

2.1 DR成本-容量模型

負荷側(cè)的DR可以分為激勵型DR和價格型DR，其中激勵型DR是指電力公司通過制定相應(yīng)的價格補償策略，激勵用戶在系統(tǒng)可靠性受到影響時及時響應(yīng)執(zhí)行及削減負荷。通常由用戶與DR實施機構(gòu)簽訂合同，在用電高峰期或低谷期由電力公司向用戶發(fā)出響應(yīng)信號，用戶接到響應(yīng)信號后未進行響應(yīng)的用戶將受到懲罰。用戶與電力公司簽訂的合同一般包括：用戶削減容量、削減持續(xù)時間、提前通知時間、負荷削減最小時間間隔、補償單價、懲罰單價等。

在實際調(diào)用過程中激勵型DR的不確定性主要由用戶基線負荷預(yù)測的不確定性和用戶響應(yīng)過程中出現(xiàn)的偏差所致，而用戶響應(yīng)偏差受設(shè)備故障和用戶的實際響應(yīng)情況影響[14]。負荷預(yù)測中的不確定性是不可避免的，經(jīng)常認為負荷預(yù)測誤差符合某種概率分布；當系統(tǒng)調(diào)度員向用戶發(fā)出命令時，用戶應(yīng)自覺地做出響應(yīng)。合同中補償價格可激勵用戶履行合同積極響應(yīng)，懲罰價格可提高合同約束力，降低用戶違約概率。但用戶的實際響應(yīng)情況受用戶對響應(yīng)效益理性判斷、次日突發(fā)狀況和用戶響應(yīng)信譽的影響，使得用戶的響應(yīng)行為具有不確定性。

激勵型DR的成本為其容量的二次函數(shù)：

(1)

式中：k為用戶舒適度；qt為DR容量；A1、A2分別為響應(yīng)成本二次函數(shù)的系數(shù)。

2.2 考慮DR不確定性的機組等效出力模型

現(xiàn)有的研究通常認為激勵型DR按照合同方式實施，由于用戶的實際響應(yīng)情況受用戶次日突發(fā)狀況等影響，具有一定的不確定性，所以允許實際響應(yīng)容量在合同允許的比例范圍內(nèi)波動。

若按DR計劃量執(zhí)行調(diào)度計劃，其不確定性將由發(fā)電機組進行功率缺額補充：

PG,actual(t)=PG,forecast(t)+ε(t)

(2)

式中：PG,actual(t)為t時刻的系統(tǒng)實際總負荷；PG,forecast(t)為t時刻的系統(tǒng)預(yù)測總負荷；ε(t)為負荷預(yù)測誤差。

由于用戶響應(yīng)不確定性，實際執(zhí)行的響應(yīng)總負荷與要求執(zhí)行的響應(yīng)總負荷之差是隨機量，采用充足的歷史數(shù)據(jù)可對用戶實際負荷的預(yù)測誤差進行估計，一般認為其服從正態(tài)分布[15]，ε(t)～N(0,σ(t))。同時，激勵型DR在調(diào)用過程中滿足負荷削減量上下限約束。

(3)

3 臺風(fēng)災(zāi)害下的多時間尺度優(yōu)化調(diào)度策略

3.1 線路故障率的計算

根據(jù)我國東南沿海某省臺風(fēng)災(zāi)害后的實際破壞情況，臺風(fēng)來臨時，隨著風(fēng)速的增加，桿塔的故障率將大大增加。同時，輸電網(wǎng)故障均為結(jié)構(gòu)性失效，例如倒塔、斷塔等。采用指數(shù)型曲線函數(shù)來擬合臺風(fēng)風(fēng)速vs與桿塔s失效率λs關(guān)系[10,16]，具體指函數(shù)表達式為

(4)

式中：vmin為桿塔設(shè)計風(fēng)速；模型系數(shù)H取值為0～0.4。

參照可靠性評估理論中的元件失效概率計算，可知單個桿塔的故障概率ps為

(5)

考慮到實際電力系統(tǒng)運行中，一條輸電線路上有多個桿塔，根據(jù)串聯(lián)系統(tǒng)可靠性評估理論，可求得整條線路的發(fā)生故障的概率為

(6)

式中：Nk是線路k上的桿塔數(shù)量。

根據(jù)線路故障率的數(shù)值大小對電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)進行相應(yīng)參數(shù)和結(jié)構(gòu)調(diào)整，參與多時間尺度優(yōu)化調(diào)度計算。

3.2 系統(tǒng)運行風(fēng)險計算

風(fēng)險是對不確定運行場景的發(fā)生概率與嚴重程度的綜合度量[17]。目前很多研究都針對電力系統(tǒng)的運行安全和風(fēng)險進行預(yù)測，風(fēng)險評估則是對預(yù)測的結(jié)果進行評估，獲取各類系統(tǒng)運行風(fēng)險的數(shù)值。針對電力系統(tǒng)的實際情況，其風(fēng)險的數(shù)學(xué)表達式為[17]：

(7)

式中：NC為預(yù)想故障集；Pr(k)為下一個時段第k個預(yù)想故障發(fā)生的概率；Sev(k)為第k個預(yù)想故障發(fā)生后系統(tǒng)損失的嚴重程度。

本文選用支路過載嚴重度作為風(fēng)險指標，支路過載可能引發(fā)系統(tǒng)發(fā)生連鎖故障支路過載嚴重度函數(shù)是針對每個電路(傳輸線或變壓器)定義的，電路中潮流占額定值的百分比則為該電路的過載嚴重程度，采用連續(xù)型函數(shù)計算不同故障下的支路過載嚴重度[18]。系統(tǒng)發(fā)生故障后，支路i的支路過載值ωLi為

(8)

式中：Li為支路i的實際輸送功率與功率越限額之比；L0為設(shè)定的閾值，本文取0.9。當Li

通過計算全部支路過載指標，可得到系統(tǒng)支路過載嚴重度Sev，其定義為

(9)

通過對臺風(fēng)風(fēng)速的提前預(yù)測，可計算出相應(yīng)的實時線路故障率，將此故障率記為式(7)中的某一個預(yù)想故障發(fā)生的概率Pr(k)。

系統(tǒng)運行風(fēng)險指標的計算流程如圖2所示。

圖2 系統(tǒng)運行風(fēng)險指標計算流程圖 Fig.2 System operation risk index calculation flow chart

3.3 多時間尺度優(yōu)化調(diào)度模型

3.3.1 日前調(diào)度優(yōu)化

本文在電力系統(tǒng)日前調(diào)度階段以1 h為單位分段，將一天分為24個時段。以機組運行成本和DR成本之和最小為目標函數(shù)，其數(shù)學(xué)模型如下所示：

(10)

(11)

式中:T為整個調(diào)度期間內(nèi)調(diào)度時段的個數(shù)；PGi,t為第i臺機組在t時段內(nèi)的有功出力；ai、bi、ci為其耗量特性曲線參數(shù)。

日前調(diào)度優(yōu)化需要滿足的約束如下。

(1)系統(tǒng)約束：

(a)功率平衡約束

首先要保證網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點的功率平衡：

(12)

式中：PGi,t、QGi,t為第i臺機組在t時段內(nèi)的有功、無功出力；PDi,t、QDi,t為節(jié)點i在t時段的有功、無功負荷；Vi,t、θi,t為節(jié)點i在t時段的電壓幅值與相角，θij,t=θi,t-θj,t；Gij、Bij為節(jié)點導(dǎo)納矩陣第i行第j列元素的實部和虛部。

(b)節(jié)點電壓約束

為了保證系統(tǒng)電壓的穩(wěn)定和系統(tǒng)元件的絕緣可靠性，必須使系統(tǒng)中各節(jié)點的電壓保持在合理范圍內(nèi)，且不超過一定的限值：

Vimin≤Vi,t≤Vimax

(13)

式中：Vi,t為節(jié)點i在t時段的電壓；Vimin、Vimax分別為節(jié)點i的電壓上下限。

(c)線路潮流約束

當線路的傳輸功率超過一定范圍時，線路的靜態(tài)穩(wěn)定性將受到破壞。為確保系統(tǒng)能夠安全穩(wěn)定運行，線路的傳輸功率不得超過其極限值：

Pijmin≤Pij,t≤Pijmax

(14)

式中：Pij,t為線路i-j在t時段內(nèi)的有功傳輸功率；Pijmin、Pijmax分別為線路i-j的有功傳輸功率上下限。

(2)機組約束：

(a)傳統(tǒng)發(fā)電機組出力約束

PGimin≤PGi,t≤PGimax

(15)

式中：PGimin、PGimax為第i臺發(fā)電機組的出力上下限。

(b)機組爬坡速率約束

(16)

式中：ri,up和ri,down分別為第i臺機組的爬坡率上、下限值，ΔT為每個調(diào)度時段的時長。

(3)DR容量約束

qmin≤qt≤qmax

(17)

式中：qmin、qmax分別為DR容量的上下限值。

3.3.2 日內(nèi)調(diào)度優(yōu)化模型

目前電力系統(tǒng)實時調(diào)度以15 min為間隔，氣象部門啟動災(zāi)害天氣3 h滾動預(yù)報預(yù)警機制，本文在實時調(diào)度階段以15 min分段，將3 h分為12個時段。在日前調(diào)度優(yōu)化中確定了DR計劃容量后，考慮實際運行中DR的不確定性和負荷預(yù)測的不確定性，確定日內(nèi)調(diào)度中各時段的總負荷。本階段目標函數(shù)與日前調(diào)度時一致，由于各時段DR容量已確定，不再考慮其上下限約束，其他約束條件與日前調(diào)度一致。

本文的具體實施流程如圖3所示。

圖3 考慮需求響應(yīng)的多時間尺度優(yōu)化調(diào)度流程圖Fig.3 Multi-time scale optimal dispatch considering DR flow chart

4 算例仿真

本文參考臺風(fēng)“天鴿”的基本信息[19]，針對某地進行研究，設(shè)定該地區(qū)采用了修改后的IEEE30節(jié)點系統(tǒng)，接線圖如圖4所示，各機組及需求響應(yīng)成本參數(shù)見附錄A表A1[20]、表A2所示。設(shè)置桿塔設(shè)計風(fēng)速為35 m/s，各線路年平均故障率見附錄A表A3，在此假設(shè)臺風(fēng)正在接近線路15-23。

表A1 機組參數(shù)表Tab.A1 Unit parameters

表A2 需求響應(yīng)成本參數(shù)Tab.A2 Demand response cost parameters

表A3 IEEE30節(jié)點系統(tǒng)線路年平均故障率Tab.A3 Annual average failure rate of IEEE30-node system

圖4 臺風(fēng)路徑和IEEE30節(jié)點接線圖Fig.4 Typhoon track and IEEE30-node system diagram

4.1 日前調(diào)度分析

通過matpower7.0的計算，日前各時段各發(fā)電機組的預(yù)期出力值如圖5所示，由此可對系統(tǒng)進行日前調(diào)度。由于各機組的出力上下限值的不同，機組1在此電力系統(tǒng)運行調(diào)度中為主要出力機組；相較區(qū)域2，區(qū)域1與區(qū)域3的交互更多，位于區(qū)域1內(nèi)的機組將在臺風(fēng)風(fēng)速變化較大時承擔(dān)更多出力，機組2的增幅明顯大于機組3和機組4。同時，隨著臺風(fēng)臨近線路15-23，區(qū)域3內(nèi)機組5附近線路受影響較大，出現(xiàn)潮流轉(zhuǎn)移，機組6增加出力以維持該區(qū)域內(nèi)的負荷穩(wěn)定。

圖5 日前調(diào)度各時段各機組出力預(yù)期值Fig.5 Expected output value of each unit during each period in day-ahead dispatch

日前調(diào)度優(yōu)化中DR容量的變化與系統(tǒng)總負荷的變化趨勢相一致，由DR分擔(dān)一部分總負荷值，減輕各機組的出力壓力。當風(fēng)速逐漸減弱時，線路運行恢復(fù)穩(wěn)定，運行風(fēng)險降低，各機組出力趨于穩(wěn)定，DR需求逐步減小。由于機組出力和DR容量與總負荷的變化有關(guān)，綜合成本的變化趨勢與總負荷的變化相一致。日前調(diào)度中各時段系統(tǒng)DR容量和綜合成本如圖6所示。

圖6 日前調(diào)度各時段DR容量和綜合成本圖Fig.6 DR capacity and comprehensive cost during each period in day-ahead dispatch

4.2 日內(nèi)調(diào)度分析

模擬3 h內(nèi)每隔15 min的風(fēng)速數(shù)據(jù)，記為時段1-12。對應(yīng)計算出線路故障率p，如表1所示。

表1 線路實時故障率Tab.1 Real time failure rate of line

根據(jù)式(5)可知，當風(fēng)速v1小于桿塔設(shè)計風(fēng)速vmin時，實時線路故障率為0，因此在實時調(diào)度中將時段1～4記為正常天氣下考慮線路故障的情況，采用線路故障率的歷史統(tǒng)計值進行計算，即線路年平均故障率。時段5～12記為臺風(fēng)災(zāi)害下考慮線路故障的情況，采用線路實時故障率進行計算。

假設(shè)當線路故障率大于80%時，采取斷開線路的方式調(diào)整線路結(jié)構(gòu)，根據(jù)日前確定的DR容量值，結(jié)合其不確定性，對所有機組出力之和進行調(diào)整，通過計算可以得出各時段機組的預(yù)期出力值對系統(tǒng)進行日內(nèi)調(diào)度，此場景記為場景1，如圖7所示。

圖7 日內(nèi)調(diào)度各時段各機組出力預(yù)期值Fig.7 Expected output value of each unit during each period in day-in dispatch

針對日內(nèi)調(diào)度，設(shè)置DR不參與調(diào)度的場景(記為場景2)進行對比，計算場景2和場景1中各機組的出力值之差，場景2中的各機組出力均大于場景1，且在第2-4時段中DR容量主要承擔(dān)了機組1、機組2和機組5的部分出力，如圖8所示。

圖8 場景2與場景1中各機組出力差值Fig.8 Differences of each unit output between scenario 2 and scenario 1

對比DR未參與系統(tǒng)調(diào)度時的場景，其各時段的系統(tǒng)綜合成本與風(fēng)險指標如圖9所示，由于系統(tǒng)總負荷是確定的，綜合成本變化趨勢一致，其差值與DR的容量大小和容量-成本函數(shù)的系數(shù)有關(guān)。

圖9 不同場景下的系統(tǒng)風(fēng)險指標和綜合成本曲線圖Fig.9 Risk index and comprehensive cost curves under different scenarios

計算支路過載嚴重度時會出現(xiàn)潮流不收斂的情況，不同場景下的潮流不收斂次數(shù)如表2所示，有DR參與時出現(xiàn)潮流不收斂的情況較DR未參與系統(tǒng)調(diào)度時略好，且減緩了系統(tǒng)支路過載嚴重度的進程。

表2 不同場景下潮流不收斂次數(shù)Tab.2 Power flow non-convergence times in different scenarios

由于將系統(tǒng)最優(yōu)潮流不收斂時的各線路潮流記為正常運行狀態(tài)時的潮流，根據(jù)式(11)可得出其數(shù)值為1，由此計算出當系統(tǒng)最優(yōu)潮流不收斂時，系統(tǒng)的支路過載嚴重度為系統(tǒng)的總支數(shù)，據(jù)此得到的系統(tǒng)風(fēng)險指標主要受到潮流不收斂情況的影響，使得潮流收斂時計算出的支路過載值過小而無法體現(xiàn)。因此，對斷開后潮流收斂的線路進行分析，不同場景下某線路斷開后發(fā)生潮流不收斂情況的線路編號如表3、表4所示，不同場景下某線路斷開后潮流收斂情況下的支路過載嚴重度如表5、表6所示。

表3 場景1中線路斷開后潮流不收斂集合Tab.3 Non-convergence set of power flow after line disconnection in scenario 1

表4 場景2中線路斷開后潮流不收斂集合Tab.4 Non-convergence set of power flow after line disconnection in scenario 2

表5 場景1中線路斷開后潮流收斂時的支路過載嚴重度Tab.5 Line overload severity when power flow converges after line disconnection in scenario 1

表6 場景2中線路斷開后潮流收斂時的支路過載嚴重度Tab.6 Line overload severity when power flow converges after line disconnection in scenario 2

針對線路25(即線路10-20，連接區(qū)域2和區(qū)域3)斷開后的情形，在場景1中，時段1和2中系統(tǒng)處于正常狀態(tài)，在時段3時系統(tǒng)出現(xiàn)過載情況，在時段4以后受風(fēng)速及網(wǎng)絡(luò)拓撲變化的影響，系統(tǒng)出現(xiàn)其它聯(lián)絡(luò)線過負荷，導(dǎo)致潮流不收斂，而在場景2中系統(tǒng)在時段2時即出現(xiàn)線路25斷開后潮流不收斂的情況；針對線路2和線路24，在場景1中斷開后系統(tǒng)均處于正常狀態(tài)，未出現(xiàn)其他線路過載的情形，而在場景2中有過載情況發(fā)生；針對線路14和線路41，在場景1中線路斷開后的系統(tǒng)支路過載嚴重度均低于場景2?？煞从吵鲈趫鼍?中DR參與系統(tǒng)調(diào)度有利于系統(tǒng)安全性的提升，延緩系統(tǒng)部分風(fēng)險的發(fā)生，及時采取補救措施。

5 結(jié) 論

本文針對高彈性電網(wǎng)在臺風(fēng)災(zāi)害下的多時間尺度調(diào)度問題，提出了一種考慮需求響應(yīng)的優(yōu)化調(diào)度策略。(1)通過對激勵型需求響應(yīng)不確定性的分析，建立了需求響應(yīng)成本-容量模型，并結(jié)合實際情況的不確定性建立等效機組出力模型，通過有無DR參與的場景對比，可知在多時間尺度調(diào)度計劃中考慮DR可降低系統(tǒng)的綜合成本。(2)結(jié)合臺風(fēng)災(zāi)害下線路故障率的變化，提出以支路過載嚴重度作為風(fēng)險指標進行系統(tǒng)風(fēng)險評估，通過算例分析驗證了考慮DR后，系統(tǒng)運行風(fēng)險降低，尤其是臺風(fēng)高發(fā)區(qū)的風(fēng)險，表明在多時間尺度調(diào)度計劃中考慮臺風(fēng)災(zāi)害和DR的有效性。