考慮電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度的可用輸電能力計(jì)算方法

寧若汐，陳厚合，張儒峰，姜 濤

(1.國(guó)網(wǎng)吉林省電力公司吉林供電公司，吉林 吉林 132012；2.東北電力大學(xué) 電氣工程學(xué)院，吉林 吉林 132012)

考慮電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度的可用輸電能力計(jì)算方法

寧若汐1，陳厚合2，張儒峰2，姜 濤2

(1.國(guó)網(wǎng)吉林省電力公司吉林供電公司，吉林 吉林 132012；2.東北電力大學(xué) 電氣工程學(xué)院，吉林 吉林 132012)

本文提出了一種考慮電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度的可用輸電能力(Available Transfer Capability，ATC)計(jì)算方法。該方法通過(guò)增加發(fā)電區(qū)域總發(fā)電量，達(dá)到極大化發(fā)電區(qū)域總發(fā)電量的目標(biāo)，在系統(tǒng)每一運(yùn)行點(diǎn)對(duì)送電區(qū)域發(fā)電機(jī)出力進(jìn)行經(jīng)濟(jì)調(diào)度，從而使系統(tǒng)運(yùn)行于經(jīng)濟(jì)最優(yōu)狀態(tài)，并引入簡(jiǎn)化的電壓穩(wěn)定局部指標(biāo)L，從靜態(tài)電壓穩(wěn)定角度確定系統(tǒng)的臨界狀態(tài)，從而有效評(píng)估了系統(tǒng)的可用輸電能力。運(yùn)用綜合粒子群算法思想的改進(jìn)細(xì)菌覓食算法對(duì)IEEE30節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)進(jìn)行了仿真，在保證收斂精度的前提下，提高了搜索速度，仿真結(jié)果驗(yàn)證了該方法的可行性與合理性，有效解決了考慮經(jīng)濟(jì)調(diào)度的系統(tǒng)可用輸電能力的計(jì)算問(wèn)題。

經(jīng)濟(jì)調(diào)度；可用輸電能力；電壓穩(wěn)定；改進(jìn)細(xì)菌覓食算法

電力系統(tǒng)區(qū)域間可用輸電能力(Available Transfer Capability，ATC)是電力市場(chǎng)參與者進(jìn)行交易活動(dòng)所必須了解的一項(xiàng)重要參數(shù)[1]。ATC是在已成交的輸電協(xié)議基礎(chǔ)上，電網(wǎng)在滿足各種故障安全約束條件下還能提供的可供電力交易的最大可靠剩余容量[2]。如何科學(xué)、有效地協(xié)調(diào)系統(tǒng)安全性與經(jīng)濟(jì)性運(yùn)行這一矛盾、實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)安全性前提下的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行，已成為電力市場(chǎng)各參與方特別是系統(tǒng)調(diào)度運(yùn)行人員關(guān)注的重要問(wèn)題，而系統(tǒng)可用輸電能力反映了當(dāng)前運(yùn)行狀態(tài)與系統(tǒng)安全邊界的距離，是兼顧系統(tǒng)安全性和經(jīng)濟(jì)性的指標(biāo)。為充分利用現(xiàn)有輸配電系統(tǒng)，提高系統(tǒng)穩(wěn)定裕度，計(jì)算ATC的算法應(yīng)該盡可能地模擬系統(tǒng)的各種運(yùn)行情況以求得最大的系統(tǒng)輸電能力[3]。

現(xiàn)在ATC的研究主要集中在計(jì)及各種安全性約束條件下的ATC計(jì)算方面，將發(fā)電區(qū)域發(fā)電機(jī)出力與受電區(qū)域節(jié)點(diǎn)負(fù)荷作為控制變量，完成在某一目標(biāo)函數(shù)下的最優(yōu)ATC計(jì)算[4]，未考慮或只在初始運(yùn)行點(diǎn)考慮系統(tǒng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性。文獻(xiàn)[5]提出了在系統(tǒng)初始運(yùn)行點(diǎn)按照發(fā)電成本對(duì)發(fā)電機(jī)出力進(jìn)行經(jīng)濟(jì)分配的 ATC 計(jì)算方法，簡(jiǎn)單考慮了輸電可靠性裕度(TRM)和容量效益裕度(CBM)，但沒(méi)有在系統(tǒng)其它運(yùn)行點(diǎn)對(duì)有功出力進(jìn)行經(jīng)濟(jì)分配；文獻(xiàn)[6]提出了市場(chǎng)環(huán)境下計(jì)及風(fēng)險(xiǎn)和商業(yè)化成分的可用輸電能力計(jì)算方法，在計(jì)算ATC時(shí)考慮了系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性，但并未從經(jīng)濟(jì)調(diào)度的角度經(jīng)濟(jì)性地分配機(jī)組出力。

目前ATC的計(jì)算方法主要包括：確定性算法[1，3，4]和考慮系統(tǒng)不確定性因素的概率性算法[6，7]。根據(jù)ATC的定義，從基準(zhǔn)潮流出發(fā)，通過(guò)連續(xù)增加區(qū)域間的功率交換，直到某一約束越限，以確定系統(tǒng)潮流的臨界運(yùn)行點(diǎn)，從而得到系統(tǒng)的ATC值是一種有效的方法[8-10]。優(yōu)點(diǎn)是計(jì)及多種系統(tǒng)約束，缺點(diǎn)是在計(jì)算過(guò)程中不考慮發(fā)電和負(fù)荷功率的優(yōu)化分配，結(jié)果較保守[11]，且系統(tǒng)的臨界狀態(tài)不易確定，常在連續(xù)性潮流電壓崩潰點(diǎn)前，系統(tǒng)潮流已經(jīng)越限。電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度問(wèn)題通常以系統(tǒng)的總發(fā)電成本或購(gòu)電成本最低為目標(biāo)函數(shù)，計(jì)及一系列等式、不等式安全性約束條件，運(yùn)用最優(yōu)化方法對(duì)系統(tǒng)有功出力進(jìn)行經(jīng)濟(jì)性分配[12-14]。

針對(duì)以上問(wèn)題，本文將ATC的計(jì)算與電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度問(wèn)題相結(jié)合，在系統(tǒng)的每一運(yùn)行點(diǎn)對(duì)機(jī)組出力進(jìn)行經(jīng)濟(jì)調(diào)度，考慮發(fā)電機(jī)組出力的優(yōu)化分配，同時(shí)引入簡(jiǎn)化的電壓穩(wěn)定局部L指標(biāo)，加入到不等式約束中，結(jié)合其他約束條件構(gòu)成系統(tǒng)狀態(tài)的可行域，以確定系統(tǒng)的臨界運(yùn)行狀態(tài)，并采用改進(jìn)細(xì)菌覓食算法進(jìn)行求解，最后以IEEE-30節(jié)點(diǎn)測(cè)試系統(tǒng)為例進(jìn)行仿真計(jì)算，結(jié)果驗(yàn)證了本文所提出方法的合理性與可行性。

1 簡(jiǎn)化L指標(biāo)

文獻(xiàn)[15]首次提出了局部電壓穩(wěn)定指標(biāo)(L 指標(biāo))的概念，該指標(biāo)在計(jì)算時(shí)，在系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)方程中消去聯(lián)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，只考慮全部發(fā)電機(jī)節(jié)點(diǎn)和全部負(fù)荷節(jié)點(diǎn)。其值在0～1之間，直觀地顯示了系統(tǒng)穩(wěn)定狀態(tài)距離電壓崩潰狀態(tài)直接的距離。文獻(xiàn)[16]對(duì)L 指標(biāo)進(jìn)行了簡(jiǎn)化，并驗(yàn)證了簡(jiǎn)化后L 指標(biāo)的合理性。簡(jiǎn)化后的L 指標(biāo)表達(dá)式為：

(1)

(2)

(3)

式中：Ui、Uj分別為負(fù)荷節(jié)點(diǎn)i、j的電壓，Pi、Qi分別為節(jié)點(diǎn)i的等值有功負(fù)荷和等值無(wú)功負(fù)荷，Rij、Xij分別為節(jié)點(diǎn)i、j間的等值電阻和電抗。

定義整個(gè)系統(tǒng)的簡(jiǎn)化L指標(biāo)為：

(4)

其中：αL為負(fù)荷節(jié)點(diǎn)的集合。

當(dāng)01時(shí)，系統(tǒng)處于電壓崩潰狀態(tài)。通過(guò)在系統(tǒng)每一運(yùn)行點(diǎn)計(jì)算系統(tǒng)的L 指標(biāo)可以直觀地反映系統(tǒng)當(dāng)前狀態(tài)到電壓穩(wěn)定臨界狀態(tài)的距離。

2 經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型

2.1 目標(biāo)函數(shù)

本文所提出調(diào)度模型目標(biāo)函數(shù)包括火電機(jī)組的燃料成本和環(huán)保成本兩部分，目標(biāo)函數(shù)表達(dá)式可以等效為：

(5)

式中：Pgi為第i臺(tái)機(jī)組的有功出力值，N為火電機(jī)組總數(shù)，F(xiàn)c為火電機(jī)組的燃料成本，Ec為環(huán)保成本。

火電機(jī)組燃料成本可表示為：

(6)

式中：ai，bi，ci為第i個(gè)火電機(jī)組燃料成本特性系數(shù)。

環(huán)保成本由排放氣體量決定，可表示為：

(7)

式中：αi，βi，γi為第i個(gè)火電機(jī)組環(huán)境有害氣體排放成本特性系數(shù)。

2.2 約束條件

2.2.1 等式約束

潮流方程約束：

(8)

其中：PDi、QDi為系統(tǒng)有功負(fù)荷值和無(wú)功負(fù)荷值；Gij、Bij、θij為系統(tǒng)潮流參數(shù)。

2.2.2 不等式約束：

節(jié)點(diǎn)電壓幅值約束：

Vimax>Vi>Vimin，

(9)

式中：Vimax、Vimin分別為第i個(gè)節(jié)點(diǎn)電壓的上下限值。

火電機(jī)組出力約束：

Pimin≤Pgi≤Pimax，i∈SG，

(10)

Qimin≤Qgi≤Qimax，i∈SG，

(11)

其中：Pimin，Qimin，Pimax，Qimax分別為火電機(jī)組最小、最大有功/無(wú)功出力值；SG為火電機(jī)組節(jié)點(diǎn)集合。

輸電線路容量約束：

Pijmin≤Pij≤Pijmax，

(12)

其中：Pij為線路的輸送功率，Pijmin和Pijmax為線路輸送功率下限和上限值。

電壓穩(wěn)定約束：

0

(13)

其中：Lmax為系統(tǒng)L 指標(biāo)的上限值。

3 改進(jìn)細(xì)菌覓食算法

3.1 細(xì)菌覓食算法

細(xì)菌覓食算法(Bacterial Foraging Algorithm，BFA)是一種模擬細(xì)菌的覓食過(guò)程的仿生類(lèi)算法。在該算法模型的搜索空間中，空間矢量代表一個(gè)細(xì)菌，J(P)函數(shù)為細(xì)菌的適應(yīng)度，對(duì)應(yīng)優(yōu)化模型的目標(biāo)函數(shù)，其搜索過(guò)程可分為趨化、復(fù)制和驅(qū)散三步。

(1)趨化：細(xì)菌為覓食向生長(zhǎng)環(huán)境更好區(qū)域移動(dòng)，移動(dòng)過(guò)程包括前進(jìn)和翻轉(zhuǎn)兩步。細(xì)菌以給定的步長(zhǎng)沿某方向前進(jìn)，若適應(yīng)度值得以改善，則繼續(xù)沿該方向前進(jìn)，若適應(yīng)度值惡化，則翻轉(zhuǎn)到另一方向。當(dāng)前進(jìn)步數(shù)到達(dá)限值，則停止前進(jìn)。趨化行為可表示為：

(14)

其中：Pi(j+1，k，l)為第l次驅(qū)散、第k次復(fù)制、第j次趨化過(guò)程中第i個(gè)細(xì)菌的空間位置向量，對(duì)應(yīng)不同的系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)；C(i)為細(xì)菌 i移動(dòng)的步長(zhǎng)向量；Δ 為單位方向向量。

(2)復(fù)制：待趨化過(guò)程結(jié)束后，對(duì)細(xì)菌種群按照適應(yīng)度進(jìn)行排序，將適應(yīng)度較好的部分細(xì)菌進(jìn)行復(fù)制，淘汰適應(yīng)度值惡劣的細(xì)菌，維持種群的規(guī)模不變。復(fù)制行為可表示為：

(15)

(3)驅(qū)散：易陷入局部最優(yōu)是一些優(yōu)化算法普遍需要解決的問(wèn)題，BFA引入驅(qū)散過(guò)程，按照預(yù)先設(shè)定的概率Ped選取部分細(xì)菌隨機(jī)轉(zhuǎn)移到搜索空間的其他位置，以提高算法的全局搜索能力，避免陷入局部最優(yōu)，提高搜索精度，但此過(guò)程勢(shì)必會(huì)降低算法的收斂速度。

3.2 算法改進(jìn)

由于不同的優(yōu)化算法表現(xiàn)出不同的行為特征和優(yōu)缺點(diǎn)，使得單一種類(lèi)的優(yōu)化算法很難有效地同時(shí)解決收斂性和多樣性的問(wèn)題[17]。

本文利用粒子群算法(Particle Swarm Optimization，PSO)收斂速度快且搜索精度高的優(yōu)點(diǎn)對(duì)細(xì)菌覓食算法進(jìn)行改進(jìn)，從而有效平衡局部和全局搜索，進(jìn)而提高算法的搜索速度和收斂精度。

本文應(yīng)用的改進(jìn)細(xì)菌覓食算法(Modified Bacterial Foraging Algorithm，MBFA)在計(jì)算過(guò)程中有如下改進(jìn)：

1)與PSO算法的結(jié)合：為提高搜索速度，對(duì)算法的趨化搜索過(guò)程結(jié)合PSO算法進(jìn)行改進(jìn)。在趨化過(guò)程中參照PSO算法中全局最優(yōu)點(diǎn)gbest和局部最優(yōu)點(diǎn)pbest對(duì)算法搜索步長(zhǎng)進(jìn)行動(dòng)態(tài)修正。細(xì)菌與最優(yōu)點(diǎn)相差較多時(shí)，步長(zhǎng)增大，從而提高搜索速度；當(dāng)接近最優(yōu)點(diǎn)時(shí)，前進(jìn)步長(zhǎng)減小，以提高收斂精度，從而將兩種算法進(jìn)行了結(jié)合，保證算法收斂精度的同時(shí)，提高了算法的計(jì)算速度。具體按下式進(jìn)行修改：

φ(i+1)=w·φ(i)+C1·rand1·(pbest-Pi)+C2·rand2·(gbest-Pi) ，

(16)

其中：w、C1、C2為權(quán)重系數(shù)，w取0.9，C1、C2分別取1.2和0.5，rand1、rand2為隨機(jī)數(shù)。

圖1 改進(jìn)細(xì)菌覓食算法流程

2)處理約束條件時(shí)，若細(xì)菌狀態(tài)不滿足約束條件中任一條件，則對(duì)細(xì)菌適應(yīng)度附加一較大懲罰，在計(jì)算過(guò)程最后再次驗(yàn)證約束，若種群內(nèi)不存在能滿足全部約束條件的細(xì)菌，則重新循環(huán)計(jì)算，直至得到理想的最優(yōu)解或循環(huán)次數(shù)達(dá)到限值。若循環(huán)計(jì)算次數(shù)已達(dá)到限值，則認(rèn)為系統(tǒng)已達(dá)臨界狀態(tài)。

3.3 算法流程

本文采用的改進(jìn)細(xì)菌覓食算法的流程如圖1。

4 ATC計(jì)算過(guò)程

(1)對(duì)系統(tǒng)拓?fù)溥M(jìn)行分區(qū)，確定送電區(qū)域和受電區(qū)域，從而確定區(qū)域間聯(lián)絡(luò)線。

(2)在初始負(fù)荷數(shù)據(jù)條件下，根據(jù)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型優(yōu)化系統(tǒng)狀態(tài)，確定滿足經(jīng)濟(jì)性和安全性條件下的系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)，作為基態(tài)潮流，求解出ETC。

(3)從基態(tài)潮流出發(fā)，按一定步長(zhǎng)等功率因數(shù)增加受電區(qū)域的各負(fù)荷節(jié)點(diǎn)負(fù)荷值，對(duì)應(yīng)增加發(fā)電區(qū)域總發(fā)電量，將其他區(qū)域各節(jié)點(diǎn)負(fù)荷數(shù)據(jù)固定在基態(tài)潮流，從而極大化發(fā)電區(qū)域發(fā)電出力累加值。

(4)在每一運(yùn)行點(diǎn)下，調(diào)用經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型求解對(duì)應(yīng)的最優(yōu)系統(tǒng)狀態(tài)，記錄送電區(qū)域與受電區(qū)域間的聯(lián)絡(luò)功率和對(duì)應(yīng)的L指標(biāo)值。

(5)在某一運(yùn)行點(diǎn)下，若系統(tǒng)L指標(biāo)值達(dá)到限值或無(wú)法得到滿足所有約束條件的最優(yōu)解的循環(huán)計(jì)算次數(shù)達(dá)到最大，則停止增加負(fù)荷。該狀態(tài)的前一運(yùn)行狀態(tài)對(duì)應(yīng)的聯(lián)絡(luò)線功率，即為區(qū)域間的最大輸電能力TTC。

(6)計(jì)算ATC，ATC等于TTC減去ETC。

5 算例分析

5.1 IEEE30節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)ATC計(jì)算

本文以IEEE30節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)為算例進(jìn)行了仿真研究，圖2為系統(tǒng)接線情況。如圖2所示，將系統(tǒng)分為三個(gè)區(qū)，本文主要研究區(qū)域1-2之間的ATC計(jì)算結(jié)果。系統(tǒng)各機(jī)組位置、出力上下限參數(shù)見(jiàn)表1，各機(jī)組的成本系數(shù)見(jiàn)文獻(xiàn)[8]。設(shè)L指標(biāo)的上限值為0.8，總發(fā)電功率的累加步長(zhǎng)為10 MW，在MBFA算法中，設(shè)置細(xì)菌為6維空間矢量，每代細(xì)菌總數(shù)為120個(gè)，趨化4次，最大前進(jìn)步數(shù)為25步，繁殖2次，驅(qū)散2次，細(xì)菌繁殖期死亡概率為0.5，驅(qū)散概率為0.25。

(1)基態(tài)潮流確定：利用經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型對(duì)系統(tǒng)初始狀態(tài)進(jìn)行求解，設(shè)基態(tài)下系統(tǒng)總負(fù)荷為283.4 MW，各節(jié)點(diǎn)電壓幅值上下限分別取1.06 pu和0.97 pu。以式(5)為目標(biāo)函數(shù)，式(8)～(13)為約束條件，求解得到各機(jī)組出力值如圖3。

表1 系統(tǒng)各機(jī)組參數(shù)

圖2 IEEE-30節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)接線圖

圖3 基態(tài)下各機(jī)組有功出力

圖4 區(qū)域間傳輸功率和單位發(fā)電成本變化

基態(tài)下各機(jī)組出力按經(jīng)濟(jì)調(diào)度分配后，得到系統(tǒng)區(qū)域1-2之間的傳輸功率即ETC=22.10 MW，總發(fā)電成本為1 175.5 $。

(2)發(fā)電區(qū)域總發(fā)電量累加過(guò)程：將區(qū)域1內(nèi)發(fā)電機(jī)出力作為控制變量，累加發(fā)電區(qū)域總發(fā)電量，等量累加區(qū)域2的負(fù)荷節(jié)點(diǎn)負(fù)荷值，固定其他節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)為基態(tài)潮流數(shù)據(jù)。由于機(jī)組1和機(jī)組2的發(fā)電成本比機(jī)組3發(fā)電成本低，故當(dāng)負(fù)荷增加時(shí)，機(jī)組3的一部分出力由機(jī)組1和機(jī)組2代替。為表征系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性的變化，設(shè)系統(tǒng)單位發(fā)電成本為總成本與總發(fā)電量之比。1-2區(qū)域間傳輸功率和單位發(fā)電成本變化情況見(jiàn)圖4。

表2 機(jī)組出力數(shù)據(jù)

由圖4可知，在計(jì)算過(guò)程中，隨著系統(tǒng)的總發(fā)電量逐漸增加，系統(tǒng)的單位發(fā)電成本略有增加，說(shuō)明系統(tǒng)在穩(wěn)定狀態(tài)基礎(chǔ)上負(fù)荷增加時(shí)，系統(tǒng)的運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性下降。

為表征系統(tǒng)安全性，記錄各運(yùn)行點(diǎn)的L指標(biāo)值，在計(jì)算過(guò)程中，L指標(biāo)約束只是其中之一，計(jì)算并記錄L指標(biāo)的前提是滿足其他約束條件。得到的各運(yùn)行點(diǎn)L指標(biāo)約束的系統(tǒng)ATC見(jiàn)表2。

(3)臨界狀態(tài)確定：由表2可知，系統(tǒng)基態(tài)下的L指標(biāo)為0.5776，當(dāng)負(fù)荷增加時(shí)，L指標(biāo)值增大，即L指標(biāo)限值越小，得到的系統(tǒng)ATC值越保守。當(dāng)總負(fù)荷增加到333.4 MW時(shí)，L指標(biāo)略低于0.8的上限值，系統(tǒng)達(dá)到臨界，此時(shí)各機(jī)組出力數(shù)據(jù)如表3。臨界狀態(tài)下各機(jī)組出力按經(jīng)濟(jì)調(diào)度分配后，得到系統(tǒng)區(qū)域1-2之間的輸送功率即TTC=43.27 MW，對(duì)應(yīng)求得系統(tǒng)的ATC=21.17 MW。

表3 臨界狀態(tài)下機(jī)組出力數(shù)據(jù)

表4 不同方法結(jié)果對(duì)比

4)結(jié)果對(duì)比：為驗(yàn)證所提出計(jì)算方法的有效性，不考慮系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性，以極大化發(fā)點(diǎn)區(qū)域總發(fā)電量為目標(biāo)對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行求解，得到不考慮經(jīng)濟(jì)性條件下的計(jì)算結(jié)果。并將本文求解方法與文獻(xiàn)[4]中對(duì)于IEEE-30節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)計(jì)算所得的區(qū)域1-2之間計(jì)算結(jié)果和不考慮經(jīng)濟(jì)性條件下的計(jì)算結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，對(duì)比結(jié)果如表3、表4所示。

由表3可知，本文提出方法發(fā)電區(qū)域的總發(fā)電量累加值更高，最大輸電能力TTC和可用輸電能力ATC值都有較大提高。由表4可知，對(duì)比于不考慮系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性狀態(tài)，本文所得結(jié)果的系統(tǒng)單位發(fā)電成本較低，系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性得到了提高，在滿足系統(tǒng)安全可靠性的前提下，進(jìn)一步優(yōu)化配置了系統(tǒng)的發(fā)電資源，使系統(tǒng)可以運(yùn)行于更具經(jīng)濟(jì)性的狀態(tài)下。

表5 不同模式結(jié)果對(duì)比

圖5 BFA和MBFA算法收斂速度對(duì)比

5.2 MBFA算法與BFA算法對(duì)比

本文分別采用一般細(xì)菌覓食算法和改進(jìn)細(xì)菌覓食算法對(duì)同一負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，分別用兩種算法計(jì)算最優(yōu)解，兩種算法的收斂曲線如圖4，結(jié)果表明，MBFA算法的收斂速度和收斂精度明顯優(yōu)于BFA算法。MBFA算法向最優(yōu)解收斂的迭代過(guò)程中，前進(jìn)的步長(zhǎng)是變化的，從而在迭代過(guò)程初期利用較大的步長(zhǎng)提高計(jì)算速度，趨近最優(yōu)解時(shí)，利用較小的步長(zhǎng)來(lái)提高收斂精度。

6 結(jié) 論

本文研究了考慮電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)環(huán)境調(diào)度的可用輸電能力計(jì)算方法，基于所構(gòu)建經(jīng)濟(jì)環(huán)境調(diào)度模型，在系統(tǒng)任一運(yùn)行點(diǎn)對(duì)發(fā)電區(qū)域發(fā)電機(jī)組有功出力進(jìn)行優(yōu)化配置，從而在保證系統(tǒng)運(yùn)行安全可靠性的前提下，充分考慮系統(tǒng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性，從而達(dá)到合理配置系統(tǒng)資源的目的。在計(jì)算調(diào)度模型時(shí)，采用綜合粒子群算法思想的改進(jìn)細(xì)菌覓食算法，計(jì)算結(jié)果表明，計(jì)算速度和收斂精度得到了有效提高。仿真結(jié)果表明，本文所提出模型具有合理性與可行性，對(duì)于實(shí)際系統(tǒng)可用輸電能力分析與決策具有一定的參考價(jià)值。

[1] 李衛(wèi)星，李志民，郭志忠，等.考慮經(jīng)濟(jì)性收益最大的可用輸電能力計(jì)算[J].電力系統(tǒng)自動(dòng)化，2005，28(20)：7-11.

[2] North American Electric Reliability Council.Available transfer capability definitions and determination：a reference document prepared by TTC task force[R].New Jersey，June 1996.

[3] 王成山，魏煒，徐德儒.考慮發(fā)電機(jī)調(diào)度的電力系統(tǒng)輸電能力的計(jì)算[J].電網(wǎng)技術(shù)，2001，25(9)：21-23.

[4] 李國(guó)慶，唐寶.計(jì)及發(fā)電報(bào)價(jià)的可用輸電能力的計(jì)算[J].中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào)，2006，26(8)：18-22.

[5] Gnanadass R.，Manivannan K.,G.Palanivelu T..Assessment of available transfer capability for practical power systems with margins[J].Electric Power Systems Research，2004，69(2)：267-276.

[6] 王蓓蓓，李揚(yáng)，黃霆，等.市場(chǎng)環(huán)境下計(jì)及風(fēng)險(xiǎn)和商業(yè)化成分的可用輸電能力粒子群優(yōu)化計(jì)算[J].電力自動(dòng)化設(shè)備，2008，28(10)：8-13.

[7] 梁海峰，郭然，高亞靜.計(jì)及天氣因素的風(fēng)電并網(wǎng)系統(tǒng)可用輸電能力評(píng)估[J].電力系統(tǒng)保護(hù)與控制，2013，41(1)：164-168.

[8] 車(chē)星儒，白國(guó)華，李國(guó)慶，等.計(jì)及不確定因素影響的交直流系統(tǒng)可用輸電能力評(píng)估[J].東北電力大學(xué)學(xué)報(bào)，2014，34(1)：52-58.

[9] 石東源，羅鋼，陳金富，等.考慮方向性和風(fēng)險(xiǎn)性的大型互聯(lián)電網(wǎng)可用輸電能力快速計(jì)算[J].中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào)，2012，32(34)：58-66.

[10] 周明，諶中杰，李庚銀，等.基于功率增長(zhǎng)優(yōu)化模式的交直流電網(wǎng)可用輸電能力計(jì)算[J].中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào)，2011，31(22)：48-55.

[11] 李國(guó)慶，王成山，余貽鑫.大型互聯(lián)電力系統(tǒng)區(qū)域間功率交換能力研究綜述[J].中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào)，2001，21(4)：21-25.

[12] 周瑋，孫輝，顧宏，等.含風(fēng)電場(chǎng)的電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度研究綜述[J].電力系統(tǒng)保護(hù)與控制，2011，39(24)：148-154.

[13] 宗曉英，張志鵬，黃大為.風(fēng)電并網(wǎng)系統(tǒng)的區(qū)間經(jīng)濟(jì)調(diào)度方法研究[J].東北電力大學(xué)學(xué)報(bào)，2015，35(15)：1-5.

[14] Farhat I A.，El-Hawary M. E..Dynamic adaptive bacterial foraging algorithm for optimum economic dispatch with valve point effects and wind power[J].IET generation，transmission & distribution，2010，4(9)：989-999.

[15] Kessel P.，Glavitsch H..Estimating the voltage stability of a power system[J].IEEE Transactions on Power Delivery，1986，1(3)：346-354.

[16] 陳厚合，李國(guó)慶，姜濤.計(jì)及靜態(tài)電壓穩(wěn)定約束的交直流系統(tǒng)可用輸電能力[J].電網(wǎng)技術(shù)，2012，36(2)：75-81.

[17] 楊尚君，王社偉，陶軍，等.基于混合細(xì)菌覓食算法的多目標(biāo)優(yōu)化方法[J].計(jì)算機(jī)仿真，2012，29(6)：218-222.

Calculation of Available Transfer Capability Considering Economic Dispatch of Power System

NING Ruo-xi1，CHEN Hou-he2，ZHANG Ru-feng2，JIANG Tao2

(1.State Grid Jilin Electric Power Co.,Ltd.,Jilin Power Supply Company,Jilin Jilin 132012；2.Electrical Engineering College,Northeast Dianli University，Jilin Jilin 132012)

This paper presents a new method for calculating available transfer capability for power system considering economic dispatch of power system.By increasing the total generating output，this method is to maximize total generating output capacity in generating area.Dispatch output of generator in generating area at each operating point with economic dispatch，so that the system runs in the optimal economic state.The simplified local index L of voltage stability is proposed to determine the critical state of the system from the view of considering static voltage stability.Thereby the available transfer capability of the system is effectively calculated.The optimal solution and simulation of IEEE 30-bus system are carried out by use of Modified Bacterial Foraging Algorithm(MBFA) combined with Particle Swarm Optimization.The simulation results verify the feasibility and rationality of the method.Effectively solve the problem of the calculation of available transfer capability considering economy.

Economic dispatch；Available transfer capability；Voltage stability；Modified bacterial foraging algorithm

2016-06-12

東北電力大學(xué)博士科研啟動(dòng)基金項(xiàng)目(BSJXM-201501)

寧若汐(1989 -)，女，吉林省長(zhǎng)春市人，東北電力大學(xué)碩士研究生畢業(yè)，主要研究方向：電力系統(tǒng)安全和穩(wěn)定性分析.

1005-2992(2016)06-0018-07

TM744

A