优化调度策略（共9篇）
优化调度策略 篇1
0 引言
在应急救援工作中,伤病员救治的72 h黄金时间至关重要。但在许多应急救援行动中(如汶川、芦山地震),出救点多、救援任务重、队伍机动难,因此科学合理的医学应急救援资源调度是提高应急救援效能的关键。在既往医学应急救援行动中存在的问题:(1)缺少整体优化调度,有的地方多支救援队伍蜂拥而上,有的地方缺乏救援力量;(2)时间安排不合理,有的救援点由于没有及时安排救援,伤病员错过了最佳救治时间,严重影响了伤病员的及时救治,甚至造成伤病员不应有的致残率和致死率,大大制约了应急救援效能的发挥。
如何能根据汇总的现场伤病员信息,将可供调度的救援力量合理部署到救援点,形成基于救援现场与救援资源相匹配的救援任务优化调度方案,提供指挥决策人员下达调度命令,从而充分发挥应急救援效能是一个亟待解决的重要课题。现有文献较多是研究应急救援的方案[1,2,3,4],鲜见利用数学模型和数学方法描述、分析、解决救援资源优化调度决策的研究[5,6,7]。针对医学应急救援中的医疗救援队伍和出救点匹配的优化调度问题,可应用0-1规划数学模型,通过计算求解,提出供指挥决策人员参考的最优调度方案。
1 应急救援任务的优化调度模型
1.1 救援任务调度流程
基于应急救援任务调度问题的复杂性和特殊性,可将医学应急救援任务优化调度问题描述为图1所示的流程。
首先对灾害现场的伤情、伤势、伤类和已投入救援力量等各类信息进行收集整理,确定救援任务类型(如地震、水灾和战争等),从可供指挥中心调度的救援资源中列出满足救援需求、同时具有救援时间窗口的救援力量。其次,根据上述确定的调度资源和救援需求,建立相关的救援任务调度数学模型并求解,确定救援任务的时间安排和救援力量分配的优化方案。最后,根据调度模型求解的结果分析和评价完成救援任务的能力和效果,下达调度命令。
1.2 调度模型的建立与求解
1.2.1 模型假设
( 1 )所有应急救援任务都必须安排得到执行 。
( 2 )一支救援队伍可安排到任何一个救援点 。
( 3 )一个救援队伍不同时在2个救援点作业 。
(4)救援时间包括救援队伍挺进时间和救援实施时间。
1.2.2 数学模型构建
假如有m个不同的救援队伍,存在n个不同救援点的救援任务)。xij表示决策变量,xij=1表示第i个救援队伍执行第j个救援任务,xij=0表示不安排第i个救援队伍执行第j个救援任务。tij表示第i个救援队伍执行第j个救援任务所需的时间。
当m≥n,根据应急救援的基本原则,要求总的救治时间最短,从而使得整体救治最优,则有目标函数
根据假设(1)对任意给定救援任务j,必有一个救援队伍负责其救援工作(若某地区救援任务需多个救援队伍,则将救援任务j进行细分),则有约束条件
根据假设(2),由于医疗队伍充足,每个医疗队在所接受任务最多一项,因此有
最后根据假设(3),救援时间必须满足
综合(1)~(4),医学救援任务的优化调度模型为
式中, t( 1 )ij为第i支救援队伍到达第j个救援点所需时间, t( 2 )ij为第i支队伍对第j个救援点实施救援所需的时间 。
当m<n,每个救援队伍至少要承担一项救援任务,为了均衡工作量,将救援任务尽量平均分配给每个医疗队伍,因此(3)改为:
式中,[n/m]为高斯整数。
如果每个医疗队有一定的工作量限制,则增加如下约束:
则,模型变为:
1.2.3 模型求解
根据模型(5),我们设计了求解算法,该算法能得到全局最优解,流程图如图2所示。
2 应用示例
2.1 m≥n 案例
某地区发生了泥石流灾情,救援任务分为5项,分别是A、B、C、D、E,可选择的救援队伍共有6支,编号为1、2、3、4、5、6。为了使所有救援耗时最短,首先对5项救援任务的大约耗时、地理位置、预判的救援效果和可用救援资源进行分析,通过数据预处理确定每个救援队伍能够处置的任务及救援时间见表1。
h
注: Inf 为该救援队伍不能执行相应的救援任务
将表1中的数据代入模型(5),并按照图2所示的求解算法编程求解[8,9,10],求得的结果为x15、x34、x43、x51、x62取值为1,其余变量为0,目标函数为23。即:救援队伍1执行任务E,救援队伍3执行任务D,救援队伍4执行任务C,救援队伍5执行任务A,救援队伍6执行任务B,救援队伍2不参与救援任务,共计救援耗时23 h。
2.2 m<n 案例
若救援队伍有3支,救援任务5项,每个队伍有相应的救援能力限制(工作时间),各任务的救援时间见表2。
h
将表2数据代入模型(8),求解,结果目标函数为32,x11、x15、x22、x23、x14取值为1,其余变量取值为0。则安排救援队伍1执行任务A和E,救援队伍2执行任务B和C,救援队伍3执行任务D,总耗时32 h。
由此可见,无论救援队伍多于还是少于救援任务,按照0-1规划模型求解均能得到最优的调度方案。
3 结语
基于救援时间最短的0-1规划模型能求得优化的救援任务调度方案。当任务更重、救援队伍更多的情况下,0-1规划模型求解可利用编程进行,故也能快速获得优化方案。如果出救区域面积过大,救援队伍不能一次完成任务时,可划区域进行多次任务分配,每个区域仍然可用0-1规划模型求解并获得优化方案。同理,0-1规划模型也可用于伤员流、物资流的优化组织中,能对医疗救援的整体调度提供一种行之有效的决策依据。因此,该模型具有较好的普适性和推广性。
优化调度策略 篇2
前言：供水调度是提高供水企业社会效应和经济效益的生产指环中心，城市供水事业的不断发展，必将促进生产调度工作进一步走向现代化的科学管理的新领域。为了开拓供水调度的新局面，适合社会主义市场经济发展的需要，必将促使我们根据每个供水企业本身的供水特点，科学的制定企业供水调度方案，努力实现自来水生产、供应双赢的局面。
一、麻阳自来水公司供水现状
麻阳县自来水公司成立于1989年，现已建有两座水厂：风嘴水厂和锦江水厂。风嘴水厂位于麻阳一中方向，生产能力日产1万吨，通过一条DN400mm供水主管同主管网于尧里二桥相连。锦江水厂建于五三加油站方向，生产能力日产1万吨，通过一条DN400mm供水主管同主管网于火车站建行处相连。城南加油站后山顶建有一座可以蓄水2000吨的蓄水池。自来水公司经过多年对水厂和供水管网的建设投入，根据本司实际供水特点，合理调度，已能够使广大居民用上放心的自来水，但这还远远不够，供水行业作为一个社会效应和经济效益并重的企业，充分发挥生产潜能，进一步优化产销调度，整合资源，争取最大的经济效益是每个供水企业追求的最终目标。
二、我司各主要环节的运行现状以及其调度优化
1、水厂供水现状
麻阳自来水公司现有凤嘴和锦江两座水厂，凤嘴水厂二泵房主要
供水设备如下：1号机组电机45千瓦，杨程45米，流量每小时200立方；2号机组电机30千瓦，杨程21米，流量每小时410立方；3号机组电机55千瓦，杨程24米，流量每小时485立方；锦江水厂二泵房主要供水设备如下：1号机组电机55千瓦，杨程42米，流量每小时280立方；2号机组电机55千瓦，杨程42米，流量每小时280立方；3号机组电机132千瓦，杨程43米，流量每小时684立方，3号机组电机配有变频调速设备。利用现有设备，两水厂目前生产能力达到日产2万吨，完全能够满足广大居民生产、生活需要，但如何减少生产成本，充分题。发挥设备的生产潜能，始终是我们供水调度长抓不懈的研究课
2、水厂调度优化：
水厂作为自来水生产部门，保质保量优质供水是其主要职能，在做好优质供水的同时，我们怎样才能节能降耗？这就需要做好水厂的调度工作，优化调度方案。根据多年的工作经验，及水厂的现有生产设备，怎样做好优化调度，提出如下看法：
（1）做好水厂调度首先要建立一套完整的生产信息收集系统，通过对日常供水的水量、水压实时监控，水质的变化，建立完整的生产数据库，根据供水水量、水压、水质变化情况，实时合理调度水厂生产，提高生产效益，降低生产成本。
（2）确立水厂各时段机组开启联合供水的最优组合方案，及通常所说的最优调度方案。该方法在实际应用中最广泛，而且至今仍在继续研究和应用的基础方法。根据本司日常供水情况，充分利用凤嘴、锦江两水厂水泵型号较多的特点，多种选择、合理搭配，实现水泵运行的组合最优化。
（3）合理确定变速泵的最佳运行转速。水泵的无极变速是目前各水司节能降耗的一种确实可行的成熟技术，通过对水泵转速的精确控制，使水泵的运行始终处于高效区运行。因而在实际运行中，既能满足优化运行的要求，同时还能保证水泵在高效区运行，取得良好的经济效益，是较为科学合理的调控方式。我司仅在锦江水厂3号机组上安装了变频调速装置。为了充分挖掘该机组的潜力，在适当的供水时段可采取与其他定速泵相互搭配的方式联合运行，更好地满足优化运行的要求。
三、1、管网运行状况
麻阳县城供水管网经过多年铺设、改造，现已形成一个完整的供水网络，能够保质、保量把自来水送到千家万户。
2、管网调度优化
经过多年建设，麻阳县城供水管网的供水能力得到了很大发展，虽然取得了一定的成绩，但是我们要看到其中的不足，这就需要我们加大对管网运行状况深入了解，科学优化管网调度。
（1）加强对供水管网水压实时监控力度。管网调度的中心内容是：压力均衡、减少跑漏。如何做到这一点，需要我们根据管道的大小、走向，县城地形做详细了解，在适当的区域布置一定数量的测压仪器，根据管网运行压力，实时调整，科学调度。
（2）管道合理布局、阀门补充调配。管道布局要合理，要根据县
城人口区域分布密度，供水面积，使主管道走向合理，尽量满足主要用水区域的水压、水量，维持好整个供水管网压力稳定。但是，网络供水不是一承不变的，随着城市的不断发展变化，供水情况也会随之而变，这就需要合理使用阀门进行调配，通过阀门开启程度的变化，改变水流方向，使需要用水地方情况得到解善，减轻管网压力负荷，维持管网压力均衡。在做好上叙工作的同时，我们要加强管网巡查力度，维护好管网、设备的运行状况，减少跑漏，降低供水运行成本。
（3）充分利用高位水池地势、蓄水能力，合理制定高位水池的蓄水高度，使它在用水低峰时蓄水，在用水高峰时供水，起到“削峰填谷”作用，使得供水泵站的供水量的变化趋于平缓，同时能满足变化剧烈的用水量要求，减轻用水高峰时水厂的负荷，减少水泵的开启次数，同时还能减少周围地区的水压变化，起到稳定水压的作用。我司应结合我县县域面积较小，用水量较小且用水量的时变化系数较大的实际情况，充分发挥现有高位水池的流量调节作用，拓宽定速水泵的高效运行时段。此外，通过提高清水池的运行水位，可减少水厂二泵房的水泵作功，减少产水的单位电耗。
四，我司供水整体调度现状及优化发展前景
自自来水公司成立以来，经过不懈努力探索，形成了一套切实可行调度模式，这种经验型调度模式虽然一定程度上能满足城市供水的需要，由于它建立在主观经验上，缺少科学的理论依据，所以它存在一定的缺陷，随着我司的不断发展壮大，水量的逐年增长，以及原材料的不断涨价，管网逐年老化，制水成本也随之增加，优化供水调度，降低供水成本迫在眉睫。没有度调就没有效益，没有度调就没有发展。结合我司实际，个人认为应该从以下几点开展工作:
1、在思想观念上把调度提高到更高战略高度，把简单“优化调度”推向系统优化运行的新高度。随着我县经济和居民生活水平的提高，城市给水系统在城市社会活动和经济活动中所起的作用将会越来越重要。城市给水系统的规模会逐渐扩大，其构造和设施也越来越复杂，这样就使调度管理趋于复杂，经验调度的管理方法将逐渐淡出历史的舞台，因而，实现管理现代化、决策科学化的要求也就会成为一个日益迫切需要面对和解决的问题。
2、实际工作中，应站在战略的高度重视各项基础工作的开展和相关的信息积累。给水系统是用管网、泵站、高位水池及为数众多的调控设备和附件组成，要对这样一个系统进行优化，关键是将实际问题抽象为能准确反映城市给水系统运行状况的数学模型。而只有建立在准确的给水系统信息上的优化调度模型才是给水系统调度系统得以科学运行的保证。而后者对于水厂高效、经济运行，管网的实时监控和调度具有不可替代的指导意义。
3、加大优化调度的科技投入。供水调度是一项非常复杂的系统工作，要把管网调度和生产调度有机相结合起来，简单依靠人工操作是非常困难的。提高工作效率，优化合理调配，离不开科学技术的支持。首先，增加高科技供水设备的投入。如管网遥控侧压仪、水泵无极变速装置等等，“巧妇难为无米之炊”，只有依靠高科技的设备，优良的调度方案，才能够把节能降耗工作做到事半功倍的效果。其次，建立
优化调度策略 篇3
1 系统运行中的不安全因素
目前, 我国的电力调度自动化系统已经覆盖了全国, 占有85%的变电站都实现了微机监控, 68%的变电站已经实现了无人值班, 再加上最近几年国家所开展的智能电网工程, 电力数字化水平的进一步提升, 为整个电网设备的安全提供了一个安全的前提和保障。然而我们并不能因为自动化技术的不断完善而放低警惕, 整个系统的风险还是不容低估, 电力调度数字化系统运行过程中所存在的不安全因素主要分两大类, 一种是系统自身缺陷, 比如:施工环节的不当、远程警告信息泛滥、设备老化以及系统通道故障等等, 第二种是环境因素, 比如人机混杂、病毒攻击、黑客的入侵以及人为等其他因素。
2 电力调度控制技术
微电网与大电网之间的快速隔离、并网状态与孤网状态的无缝切换, 以及微电网内部稳定控制是微电网面临的三大核心问题。以稳定控制为例, 微电网的发电侧为具有间歇性的可再生能源, 不可控, 用电侧由于范围较小, 个别用户的负荷变化会对整体负荷造成较大影响, 负荷也不可控。目前解决这一问题的基本方向是通过储能系统来平衡发电侧的不可控, 通过通讯系统、双向互动、价格变化用电侧响应等来做到负荷的相对可控, 但经验还在摸索之中。此外, 微电网当前成本还不具备市场竞争力。微电网的发电成本包括分布式电源与微电网控制系统两部分, 从经济学的角度分布式发电成本尚高, 更不必说微电网。尽管微电网技术还不够成熟, 更为关键的是发展也缺乏国家层面统一标准规划, 政策的不确定性是微电网未来发展的最大障碍。目前, 在国家政策层面, 包括微电网接入、规划设计、建设运行和设备制造等环节, 都缺乏相应的国家层面的技术标准与管理规范。更重要的是, 关于微电网建设、运营模式, 政府相关政策尚不清晰。
3 优化电力调度策略
30年来的国际电力体系改革路径显示, 电力调度改革的根本目的在于提升调度效率和降低成本。而通过电力系统改革提升电力调度效率, 是一个需要循序完成的系统工程, 其核心内涵是优化调度策略。
3.1 优化调度策略
对调度策略的优化, 既可以通过市场竞争化改革, 依托市场机制, 经双向拍卖形成的市场价格实现;也可以在厂网分离后, 通过电网运营者构建拍卖平台实现;还可以在垂直一体的电力体系中, 通过优化调度策略实现。无论哪种方式, 调整电力调度机制、形成正确的价格机制都是前提, 没有这两项工作的完善, 其他改革措施都难以实现提升电力经济效率的目的。而这都需要加强电网在电力调度过程中的信息收集、输电管理和经济分析能力, 强化监控和管理电力市场的能力。
3.2 完善调度政策
输电和调度政策的完善, 是调度策略最优的制度保证。在已经完成电力改革的电力市场中, 电网运营者扮演了核心角色。在竞争化的电力市场中, 大部分的用电交易都并非用电方和发电方直接缔结合同, 而是电力供求双方, 各自将用电预期和发电计划提前递交给电网运营者。电网运营者根据双方提交的信息, 通过数值方法求解该电力系统的最优潮流问题 (optimalpowerflow, OPF) 后, 形成每个电网的供求曲线, 并依此形成节点价格和核准发电申请。由此机制形成的发电组合, 符合最优调度策略, 并且能够最小化发电成本。需要特别强调的是, 现行市场中大部分的交易并非供求双方直接签订合同。这是因为如果大量的电力供应由买卖双方直接订合同, 会造成输电管理的困难和输电权的争议, 从而增加了电网管理的难度和交易成本。
3.3 发展智能电网
智能电网是建立在集成的、高速双向通信网络的基础上, 通过先进的传感和测量技术、先进的设备技术、先进的控制方法以及先进的决策支持系统技术的应用, 实现电网的可靠、安全、经济、高效、环境友好和使用安全的目标。因此, 微电网作为智能电网中很重要的一环, 对减少新能源发电对电网的冲击, 可以扮演很重要的角色。微电网通过控制系统、储能系统, 协调平衡多种分布式电源, 平时与大电网并联, 富余电力输入大电网或储能系统, 发电不足则从大电网购入电力或使用储能内电力, 遇到大电网发生故障, 则快速解列, 孤网运行, 保障负荷供给。微电网还可以实现并网孤网运行, 快速切换、隔离, 对大电网无影响, 此外, 通过自备的储能系统, 还可以在用电高峰向大电网输电, 用电低谷从大电网购电, 有效地实现削峰填谷。
除了上述方案, 由电网运营者或输电企业根据用电预测进行用电量供应拍卖, 或由电网运营者或输电企业直接根据发电企业成本信息和用电预期核算出最优调度策略, 也能够实现最优调度策略。但无论哪一种方案, 都需要电网运营者或输电企业掌握所有发电企业的成本和相关参数等信息, 这些信息需要用来计算最优调度策略和节点价格, 并且用于监控市场防治漏洞。因此需要加强电网调度能力, 形成正确的上网电价形成机制。
4 结论
只有通过竞价上网机制或输电企业通过最优调度策略形成的节点价格, 才能够激励发电企业形成有效的发电组合, 降低发电成本, 从而提升电力经济的效率。但合理电力价格制度的形成是一个复杂的制度变迁过程。在这个过程中, 电力监管机构需要对与新的电力价格机制相配的输电网政策、稳定供电责任归属和利益分配机制等做出详细规定和出台具体操作规程。同时推进其他改革——如双向竞价、输配分开等, 会加重问题的复杂程度, 增大制度变迁的成本, 使制度变迁过程中出现问题和漏洞的风险增加。
摘要：近些年来, 在整个世界范围内都不同层次不同程度地出现了电力调度安全问题, 所以引起了广大电力企业的高度重视, 所有电力企业开始将调度安全风险的控制作用一项长期而持久的任务去抓, 文章针对当前这种情况, 从风险的辨别和风险的评估等两个方面阐述和分析了电力调度的风险预防和控制, 希望能给从事电力调度的相关人员一个参考。
关键词：电力调度,风险控制,安全管理,电力企业
参考文献
[1]李孟超.智能变电站及技术特点分析[J].电力系统保护与控制, 2011, 38 (18) .
作业系统调度优化理论与方法 篇4
做法：
1.将鸭子洗净后，放入蒸笼里蒸45分钟至熟后，拿出来放凉。
2.放凉后去掉骨架，将切下来的鸭肉排放在碗盅中备用。
3.把当归切小片，葱切段、姜切片后备用。
4.将作法3的当归片、葱段、姜片与所有调味料B一起放入锅中，煮开约1分钟后放凉。
优化调度策略 篇5
近年来, 随着社会和经济的快速发展, 对电力系统调度提出了极大的挑战。电力调度需要考虑电力企业自身效益和节能减排等目标, 电网安全更是企业可持续发展和社会和谐稳定的保证。电力系统调度已成为了一种重要的现代化监测、控制和管理手段。优化电力调度系统既是智能电网建设中的重要组成部分, 也是全面进行电力资源优化配置、抵御风险、提高决策和管理科学性的一种有效手段。
目前的电力调度系统面临着许多问题, 包括控制过程不安全、信息的杂乱、缺乏集中式控制方法、事故应急恢复等。为适应特高压、大电网、以及智能电网的建设与运行管理要求, 达到调度业务的科学合理、电网运行的管理高效、电网异常及事故的快速响应, 必须对调度的优化策略与方法加以研究。
传统的电力系统运行调度决略, 目标单一, 如以投资费用或输电损失费用等最小为目标, 满足给定约束条件的一种方案, 没有综合考虑其它的因素, 其实就等同于电力系统运行的调度计划。在该调度机制中, 基本谈不上优化。面对复杂的市场情况, 仍沿用这一调度机制, 势必会造成系统负荷发生较大幅度的变化, 更严重的是, 会经常导致系统中输电能力接近或达到约束域的边缘, 这对电力系统的安全运行造成危害。针对这种情况, 传统意义下的电力系统运行调度决策机制面临严峻挑战, 在追求单一目标优化的基础上, 如何适度考虑多目标的综合优化, 如维持适宜有功、无功设备的附加费用、阻塞费用、中断费用、平衡电力负荷波峰波谷等, 以保证电力系统正常安全运行下的电力市场效益, 以保证电力系统运行调度的决策合理, 已势在必行。因此, 提出新的电力系统优化调度框架策略已显得非常重要。
本文从电力调度系统要实现的功能, 调度系统的目标, 约束条件, 调度算法, 调度优化的内容与策略以及调度安全这几方面进行了论述。
1 电力系统调度所需实现的功能
电网调度的主要目的是实现供电系统的安全、可靠运行和经济节能, 虽然在目前的电力系统调度管理中已经基本实现了安全调度, 但是对于电网系统的经济和可靠运行则控制不足。随着自动化技术的发展, 采用计算机控制对大量的实时数据进行采集、分析和处理, 对整个电力系统调试进行优化可实现较好的可靠运行和经济节能目标。本文主要运用数据收集, 安全监视与控制, 状态估计, 安全分析, 超短期负荷预测, 潮流优化, 经济调度, 母线负荷预测, 配电自动化等方法, 通过对供电网络设备资源优化、作业优化和系统可靠性等方面的优化, 以提高供电企业的经济效益和社会效益, 实现电力企业的可持续发展。
2 电力系统的优化调度目标函数
优化离不开目标, 在市场机制下, 通过对电力系统运行优化调度的目标进行整合, 变换和优化, 以达到较好的效果。具体体现在以下几个方面:
2.1 单目标调度优化
即单一目标的优化问题, 传统电力系统中运行费用最小、网损最小等都可以作为单一的目标进行优化。在市场环境下, 电商企业是独立运营的实体, 传统优化调度中的成本, 在电力市场中被电力企业的报价曲线所代替, 电网优化的目标也有所不同, 主要是网络损耗、购电费用、输电能力等。单目标优化问题容易造成顾此失彼的现象, 需要进行人工的干预, 对复杂系统的研究缺乏系统性和科学性。针对此现象, 能否根据已有的研究成果和调度经验, 对各种情况下的刚性优化结果进行综合考虑、求同存异, 揭示冲突因素间相互付出的代价的规律, 会有助于电力市场机制的合理建成与完善, 同时使调度优化和决策合理具有科学性和系统性。
2.2 多目标调度优化
即追求多个单目标问题的确定性组合所形成的优化问题。在电力市场中, 此类问题很多, 如运行费用与环境污染限制, 运行费用与输电损耗, 运行费用与安全、可靠水平等。以单目标问题的研究成果为基础, 综合考虑多个影响调度的因素, 寻求影响因素间符合市场经济运行规律的权衡系数, 可以更好地实现资源优化配置, 提高电力企业和电力的经济效益和社会效益。
2.3 互换目标与约束指标
目标与约束是同时出现的, 某些情况下可以相互转化。从数学规律上讲, 目标和约束可以相互转化, 从市场经济意义上研究这种转化的规律和机理, 如对总费用中既有可变费用又有不变费用, 如何控制其比例的问题等。探索目标与约束相互转化的评价指标, 可以引导电力市场电价符合经济规律, 电网负荷合理的调度, 保证发电机组的安全可靠运行。最终可以平衡使用各种资源, 利用好关键资源。
3 约束条件
随着电力市场化环境的建立, 电力系统的运行受制约的因素越来越多, 分析和处理约束条件是电力系统运行调度优化的重点和难点。探索电力系统运行中时域、地域上的关联, 结合具体的约束条件, 对调度问题进行优化和快速求解非常重要。
4 调度优化的内容与策略
目前对于供电网络结构、设备资源和作业的管理等因素未进行较好的优化管理。根据供电网络结构、输变电设备的特点和用电负荷的具体情况等, 可以从以下几方面进行优化:
4.1 作业优化
作业主要包括电力施工作业和检修作业, 通过对作业的优化管理, 同一停电区域内的施工或检修作业尽量采用平行作业, 以减少停电次数和停电时间, 科学合理地进行作业持续时间的优化和作业时间的选择。对于作业持续时间, 在施工天气环境相同的情况下, 主要受人员数量、施工人员技术水平、机械化程度等因素影响, 作业基本成本也受上述这些因素的影响, 故在条件允许的情况下, 作业时间要尽可能短。作业停电造成的供电量损失成本与作业持续时间成正比。通过合理调整作业持续时间可以降低综合成本, 提高电网的供电量, 增加电力企业经济效益。
对于作业时段的选择, 原则上应选择在负荷较小的时段进行, 以减小供电量损失。
设作业综合成本为Y=G1 (t) +S1 (t) , 式中G1 (t) ——作业持续t时间的成本, S1 (t) ——t时间内收入损失的成本
所以最佳作业持续时间应该满足
4.2 设备资源优化
需要优化的电力相关设备资源主要有线路和电容器、变电站主变压器、配电变压器等。首先要根据负荷情况使变电站主变在经济运行区内运行, 其次是保证配电变压器相对其供电量损失最小, 新装变压器要根据负荷选择合适的规格和容量, 对于供季节性负荷的配电变压器应适时停运, 减少空载现象。线路的优化原则是使线损最低、电量损失最小。为此应减少线路“瓶颈”现象, 实现各线路负荷均衡, 使线路经济运行, 应加强计划管理, 减少检修停电次数。无功的优化原则是使系统负荷接近中性, 提高功率因数, 要及时投切站内电容器, 负荷较轻时适当降低电压, 以减小线损中的固定损耗, 根据负荷性质实行就地补偿, 对于分散的感性负载, 在进行理论分析后, 在适当位置加装自动投切补偿电容器。
在局部供电区域中, 需要优化的设备有输电线路和电容器、配电变压器等。
4.2.1 配电变压器的优化原则是使配电变压器相对于其供电量损失最小。
其优化方案有
(1) 对于季节性负荷, 可以利用供电网路互连, 轻负荷时停用部分配电变压器, 而由其它配电变压器供电;
(2) 对于波动较大的负荷, 进行经济可行性分析后可以选择自动调节容量的配电变压器;
(3) 新装配电变压器应根据负荷大小合理选择配电变压器容量。
4.2.2 输电线路的优化原则是使输电线路的损失电量最小。其优化的方案有
(1) 加强施工的管理, 减少因施工而引起的损失;
(2) 尽量防止输电线路中的“瓶颈”现象。
4.3 可靠性优化
安全可靠供电是对电网的基本要求, 应该根据电网的结构特点, 输电线路的分布情况, 科学合理的配置分支开关的数量和位置, 尽可能缩小事故或检修时的停电范围;
供电系统安全可靠运行是供电最基本的要求, 可靠性优化的方法包括:
(1) 根据负荷分布要求, 适时合理安装保护装置;
(2) 根据输电网络的结构特点, 进行经济和合理性分析设置相应的开关和断路器;
(3) 根据用户用电的可靠性级别, 合理消除不良影响因素。
5 电力系统调度网络安全研究
综合考虑电力系统安全管理各环节, 客观地评价电网安全运行的真实状况, 对电网运行当中可能出现的安全灾难及造成的直接、间接的损失做出估算。促使人们形成正确的安全意识和有效的安全管理模式已显得非常重要。
针对电力系统网络管理过程中技术手段不足的现状。建立以各级安全工作区为基础的网络安全管理体系是一个行之有效的方法。安全体系的设计与运行由以下三个部分构成:
5.1 提出符合应用特点的安全需求
(1) 分析电力系统存在的问题及其可能造成的潜在风险;
(2) 在平衡经济因素的同时, 建立尽可能完备的安全目标;
(3) 在安全体系建设时, 应充分考虑安全服务与机制对调度系统实时性的影响。
5.2 安全技术的应用满足管理需求
(1) 安全域规划与访问控制技术的应用;
(2) 网络安全性分析系统的应用;
(3) 网络行为分析技术的应用;
(4) 病毒防范。
5.3 安全技术的相互配合是运行管理的主要指导思想
多种安全技术 (保护、检测、响应、恢复) 之间存在着一定的因果和依存关系, 形成一个整体。以提高保护机制的整体抗风险能力, 实时检测为响应创造条件, 并有效响应安全事件, 这将大大提高系统保护及恢复机制的可靠性。综合地、交叉的使用各种安全技术, 是解决网络安全问题的有效手段。
在安全体系的实际应用过程中, 通过周期性的安全评估报告、入侵检测、防火墙及操作系统日志的审计分析, 网络管理者可以量化安全风险、掌控网络运行状态, 不断丰富完善安全策略, 使制定的网络管理策略能更好地指导安全体系的运行。
6 结语
随着电网规模的扩大及电力系统复杂程度的增加, 采用上述调度优化策略后, 可以起到一定的效果。实践也证明, 通过作业优化、运行方式优化、设备资源优化、可靠性优化等可以降低电网运行成本, 提高电力企业的经济效益和社会效益。以上策略优化不能仅仅依靠调度, 还需要营销、生产技术、输变电工区等部门以及各个供电所的紧密配合, 相互沟通, 才能实现策略的最优配置, 实现经济效益和社会效益的最大化。
摘要：分析了电力系统调度的目标、方法及优化策略, 并分析了电力系统调度中的一些安全问题。指明了电网优化调度的方向。
关键词：电力系统,优化调度,安全问题
参考文献
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优化调度策略 篇6
(1) 调度员下达操作指令及处理事故时注意力不集中、身体及精神状态不佳, 带有生理缺陷或其他思想包袱或情绪紧张, 造成下达错误调度命令。
(2) 下达调度指令没按规定使用调度术语和设备双重名称, 未执行互报单位、姓名、发令、复诵、录音、汇报制度, 致使接令人对调度指令理解困难而造成误操作。
(3) 专业知识不熟练, 当计算机模拟系统图与现场设备和运行方式不一致时, 拟写操作指令票前未执行“三核对”制度, 未考虑停送电对系统及相关设备的影响, 思维不周全, 造成下达错误调度命令。
(4) 检修工作内容填写不明确, 正常方式调整不恰当, 运行方式安排不合理, 事故预案考虑不周全, 新设备投运书漏项、图纸、编号与工作实际不符合等导致了错误安排运行方式。
(5) 调度人员不能准确、迅速掌握电网运行方式, 在处理事故时优柔寡断, 未能深刻了解事故影响范围及程度, 对事故的理解分析判断缺乏全面性、系统性, 而造成误调度事故。
2 调度运行工作中危险点的预控措施
2.1 严格执行规章制度, 杜绝习惯性违章、误调度、误操作事故的发生
充分对调度人员培训安全规程制度, 进行安全教育, 使其在工作中养成自觉认真执行的习惯, 克服习惯性违章。调度员在受理线路工作票时, 必须严把质量关, 仔细认真地进行审查, 对工作票所列任务、安全措施要逐项审核, 不合格的工作票必须重新办理, 在工作中拒绝一切人情世故;下倒闸操作命令时, 使用术语要规范, 并严格执行调度命令票制度。
2.2 提高调度人员的安全意识, 忧患意识, 增强责任感和使命感
在调度系统定期开展争优创优活动等, 以激发调度员的责任意识, 例如每月的安全考核指标, 按时考核调度命令无差错, 考核结果作为年终晋升、加薪等的条件。提高和提高调度和运行人员的安全素养和主人翁意识, 保证其在值班前休息质量, 多创造条件自觉的使调度人员不做与工作无关的事情, 能够使在值班期间保持精力集中, 积极防止严重人员责任事故的发生。
2.3 加强专业技术培训, 定期请专家举行专业知识讲座, 提高调度人员专业知识和业务水平
21世纪对调度人员的专业技术水平, 随着不断应用的新设备、新技术, 以及自动化电网的运行和越来越高的网络化水平, 也提出了更高的要求。因此, 调度人员为了能够胜任这份工作, 也要不断学习新技术、新知识, 提高业务技能。在讲解理论的同时要以实用为培训工作的目标, 要突出和注重技能训练及岗位练兵。为了使每个调度人员达到“三熟”、“三能”的要求, 不仅要进行岗位培训, 更要进行仿真机培训。所谓的“三熟”包括: (1) 熟悉所辖地区电网的一次接线图、主要设备的工作原理; (2) 熟悉调度自动化系统的工作原理、电网继电保护配置方案及工作原理; (3) 熟悉所辖地区电网的各种运行方式的操作和事故处理及本岗位的规程制度。“三能”包括: (1) 能正确下令进行倒闸操作、正确投退继电保护及安全自动装置; (2) 能运用自动化系统准确分析电网运行情况; (3) 能及时准确地判断和排除故障, 尽可能缩小事故范围。调度人员只有通过各种形式的培训学习, 苦练过硬的本领, 才能在指挥电网的运行操作和事故处理中做到准确无误, 游刃有余。
2.4 掌握所辖电网各厂站运行方式, 做好局部电网和各厂站事故预想工作
调度员要对电网运行方式、电网主设备的运行状况和当班需要完成的工作, 做到心中有数, 并针对当时天气电网运行方式和当班的主要工作, 做好事故预想工作, 提前做好应对措施, 以便在电网发生异常时, 能够及时果断地进行处理。对有接地输电线路的检修工作, 要重点警示重点防范, 杜绝误调度事故的发生。
3 电网调度优化管理策略
3.1 设备资源优化
需要优化的设备资源主要有变电站主变压器、配电变压器、线路和电容器等。实际运行时, 我们首先要根据电量负载情况使变电站主变在经济运行区内运行, 然后保证配电变压器相对其供电量损失最小。安装的新装变压器要根据负荷选择合适的规格和容量。对于供季节性负荷的配电变压器不用时要适时停运, 减少空载现象。在线路的优化时, 最重要的原则是使线损最低、电量损失最小。据此在运行中应减少线路“瓶颈”现象, 保证各线路负荷均衡, 达到线路的经济运行, 同时应加强计划管理, 减少检修停电次数, 提高效率。考虑无功优化时, 关键是使系统负荷接近中性, 提高功率因数。此外要及时投切站内电容器, 当负荷较轻时适当减小电压, 以降低线损中的固定损耗。最后根据负荷性质实行就地补偿对于分散的感性负载, 在进行理论分析后在适当位置加装自动投切补偿电容器。
3.2 电网作业优化
检修和施工作业就是电网作业, 通过对作业的优化控制管理, 同一停电区域内尽量采用平行作业, 科学合理地选择作业时间和作业持续时间, 以降低施工检修费用和供电量损失。因此要求同一区域内的施工或检修作业最好安排在同时进行, 最大限度地减少停电次数和停电时间, 使供电量损失最小。作业时间优化主要包括两个方面:作业持续时间的优化和作业时间的选择。
3.3 可靠性优化
安全可靠供电是对电网的基本要求应该根据电网的结构组织特点, 输电线路的分布状况, 合理科学的配置各分支开关的数量和位置, 尽可能缩小事故或检修时的停电范围, 同时也要根据负荷分布情况精确的计算保护定值, 使运行在可靠性之内。
3.4 运行方式的优化
电网运行方式的安排, 应充分考虑电网的结构、电源与负荷的分布以及设备运行限制等, 做到可靠性、稳定性、安全性、高效性和经济性。
4 结语
电网调度管理的首要任务就是确保电网安全运行。高素质的调度员是关键, 安全可靠的继电保护装置、合理优化的运行方式及高效的自动化设备, 是确保电网安全运行的基本条件。在实践中我们发现电网调度危险点的控制其实并不难, 只要我们运用恰当的技术和管理手段, 采用多种措施相互结合、补充的办法, 建立一套全面多层次、立体交叉式的预控系统, 就一定能达到最优的调度安全运行水平, 达到电能资源的有效利用。
参考文献
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优化调度策略 篇7
中国历来十分重视中小水电的开发建设。中小水电站群虽然规模较小, 但综合效益十分显著, 不仅可以充分利用当地水能资源, 对于改善当地居民的生产生活环境, 促进当地经济建设都有十分积极的意义。全国近1/2的地域, 1/3的县市, 1/4的人口主要靠小水电供电, 小水电在我国能源结构中占有非常重要的地位[1]。与中小流域梯级水电火热开发建设局面的相比, 针对中小流域梯级水电优化管理调度的研究尚不十分匹配, 造成上下游水资源分配不合理的现象。随着越来越多中小流域梯级水电站群建成, 梯级调度管理问题日益凸显。如何对中小流域的水电站群集中管理, 建立合理的联合调度策略, 是充分发挥小水电作用的关键。
本文通过分析中小流域水电系统的特点, 探讨了简化中小流域水电梯级优化问题的基本思路, 研究分析了针对不同需求的模型和求解策略, 对已有中小流域梯级优化求解方法的适应性进行了分析总结, 同时对今后中小流域梯级优化策略的研究提出了一些建议和思考。
1 中小流域梯级水电优化调度问题的求解策略
水库调度是利用水库对径流的调节能力, 根据水利工程工况和水文预报的结果, 有计划地对来水进行蓄放, 实现防洪、兴利。梯级水库调度有多种划分方法, 按调度目标, 可分为防洪调度、发电调度、生态调度、供水调度等, 按调度期长短, 可分为长、中、短期调度, 实时调度等, 按径流描述, 可分为确定型和部确定型调度, 按优化目标数量, 则可划分为单目标优化调度和多目标优化等。本文主要探讨以发电调度为主, 兼顾梯级综合效益的优化调度问题。
水电系统是水资源领域较为复杂的应用系统之一[2], 具有维数高, 耦合性强, 随机性等特点。梯级优化调度面临的突出难点是维数灾问题。维数灾问题与下列几方面有关。一是梯级规模, 即参与梯级调度的电站数量。二是调度问题的复杂程度, 包含目标的选择问题和各种复杂的约束条件。三是需要计算的各种与梯级调度有关随机性的因素, 如径流, 负荷, 电价等变化情况。上述三方面决定了参与调度优化计算的参数数量和梯调优化数学模型的复杂程度。过多的参数和复杂的数学模型易造成维数灾问题。因此, 利用中小流域梯级水电的特点, 结合多种方法简化这三方面的因素, 是降维和避免维数灾的有效途径。
1.1 中小流域梯级水电特点
中小流域梯级优化具有下列特点: (1) 中小流域梯级水电站装机规模不大, 调度灵活, 对电网潮流分布和系统稳定影响较小[3]; (2) 水电站单个规模较小, 但数量众多; (3) 水电站群受径流来水影响大, 枯水期水量不足, 丰水期易窝电弃水[4]; (4) 小水电零星开发, 业主单位众多, 联合调度时利益分配问题复杂。
中小流域水电站群虽然单个库容较小, 电站装机规模不大, 但全流域的水电站群合计起来, 电站整体出力和对流域丰水期和枯水期的调节补偿作用非常可观。我国大部分河流靠雨水补给, 河流水量主要取决于降水的分配。在中小流域, 降雨很快汇集成流, 水位迅速抬高。降雨过后又很快消退, 径流流量因季节变换变化显著。并且年际变化也有很大的差别。在北方干旱地区旱季河流径流很少或几乎断流, 雨季则可能出现短时水量过大而造成水电站弃水。
中小流域梯级水电站的电力生产存在以下几种常见情况。
(1) 流域内水电站单个规模较小, 调节能力不足, 装机容量小。部分流域受条件限制, 缺乏流域控制性龙头水库, 受径流来水情况影响大, 不能充分体现中小流域水库梯级优化调度的效益。
(2) 流域内水电群建设年代不同, 受当年建设条件限制, 上下游水电站发电流量不完全匹配, 很难避免弃水的问题。
(3) 流域内部分水库的主要职能是为了满足当地生产生活用水及生态环境等综合利用的需求, 水力发电并不是其主要功能。
因此对于不同类型的中小流域梯级, 要针对上述情况调整优化策略。
1.2 中小流域梯级模型简化
流域梯级水电开发建设规划中, 多根据具体条件规划, 能大则大, 不能大则小[5], 形成流域内水电站规模大小不一, 功能各有侧重。理论上全流域的水电站群都应参与梯级优化计算, 涉及的相关约束条件数目十分庞大。可以根据不同流域的特点, 将流域内的水电站按不同准则分类, 分组, 按不同类型组别确定其参与优化的方式和优化目标准则, 从而达到分解优化问题, 降低求解规模的目的。
首先根据中小流域梯级水电系统的调节能力进行分类, 减少参与优化调度计算的电站数目。流域上游一般规划有较大调节能力的龙头水库电站, 龙头水电站的作用是调节下游径流流量, 保证下游径流式水电站出力, 提高梯级整体效益[6]。因此龙头水电站调度是整体系统优化的关键。而对于日调节水电站, 受来水影响大, 梯级具有短期优化调度效益。表1列出了根据调节能力差异选择中小流域水电站参与优化的方式。
我国现有水电站大部分调节能力较差, 如云南电网107个统调电站中, 年调节能力以上的电站仅有13个, 占12%, 周调节以下的电站有87个, 占81%。按照上表进行分类计算, 参与长期优化的水电站仅有13个, 中长期优化的水电站有20个。参与优化计算的水电站数量大大减少。
其次, 将较大规模的梯级调度问题分解成较小的梯级调度问题, 从而达到简化系统模型的目的。根据中小流域内水力联系紧密程度或功能差异划分优化区域, 实行统一管理分段调度的模式。每一个组根据其特点定内部的优化方式, 并作为一个整体接受流域的统一管理。如在中长期调度时, 水力联系紧密的一组水电站群, 可以转化为一个整体进行优化。对于梯级水电站群中上游为大库水电站, 下游为一系列日调节或无调节水电站的情况, 可等价于有附加水头的单一水电站, 进行厂内优化调度计算[2]。
再次, 根据径流来水, 电网负荷条件变化情况简化调度计算, 减少重复计算。在短期优化调度时, 在系统负荷、来水变化不大的情况下, 梯级水电站的调度方案可以参考前一时段的安排, 仅挑选出部分调节能力强, 或位置特殊的电站进行局部调整, 以反映当前负荷来水变化。在减少参与计算的电站数目的同时, 降低了机组启停频率, 减少了相关损耗。
用上述几种方法对中小流域梯级调度问题进行预处理, 可以在不影响优化品质的前提下, 达到分解大规模系统的目的, 便于用现有的算法进行优化计算。
1.3 中小流域梯级优化调度的数学模型
优化调度的计算首先要将梯级水库的调度问题抽象为带约束条件的数学问题, 以运筹学理论和方法为指导, 在计算机的帮助下, 在有效的可行域内寻找符合梯级水库的优化方案。
选择合理的数学模型对处理维数灾问题很有帮助。建立梯级优化的数学模型包括确立优化目标函数和各种复杂的约束条件。目标函数的选择和约束条件的取舍要符合梯级的实际情况, 也要兼顾计算的可行性。
1.3.1 优化目标的确定准则
从最大化的利用水资源的总体思想出发, 在已知水电站水库特征的情况下, 常用的梯级优化准则有给定用水量时总电能最大或收益最大准则, 和给定负荷过程下耗水量最小或弃水最小的准则。中小流域梯级特点与大型梯级电站有很大区别, 具体模型和优化准则应当根据各流域不同的特点来选择。
中小流域梯级具有防洪、发电、灌溉、城市供水、航运, 养殖等多种功能, 优化调度是一个多目标规划问题, 但在实际工作中往往根据情况选择一个主要需求作为基本目标, 其他目标作为约束条件, 从而将多目标优化问题简化为单目标问题。表2列出不同条件下, 优化目标的选择。
为了解决中小流域水电站群易发生丰水期弃水窝电, 枯水期水量电量不足的问题。中长期优化的主要目的是使梯级水库内总储能最大[7]或减少无益弃水[8]。具体需要调节能力较大的水库, 结合径流预报结果, 在丰水期前合理降低水位, 以待来水, 在枯水期前尽可能多储水, 将水量存储到高水位。短期优化在丰水期时充分利用流量发电, 弃水最小。在枯水期时, 分时段发电, 将水电站安排在电价较高的早峰, 午峰或晚峰时段发电。
有些水库的主要功能是为了满足当地生产生活用水及生态环境需求, 水力发电并不是其主要功能, 针对这类型水库, 调度时要调整优化策略。以下列出最基本的两个目标函数。
目标函数1:水量一定时, 总发电量最大准则:
式中:Pi, t为第i个电站在t时段平均发电功率;ΔTi, t为t时段的时间长度。
如在式 (1) 基础上乘以t时段的电价因子Ct, 便成为发电总收益最大准则。
目标函数2:负荷一定时, 总耗水量最小准则:
式中:Qi, t为第i个电站在t时段的流量。
在式 (3) 的基础上增加机组启停费用qi, t, 则实现最小耗水量和最小启停费用准则。机组启停费用是指机组启停中设备损耗成本和维护成本, 通常等价于机组满负荷运行3~5 min消耗的水量[9]。
如在式 (3) 基础上乘以水头参数Hi, t, 表示t时段内电站i的水头高度, 便成为总耗能最小准则。
其中, 发电功率和发电流量的关系为P=9.8ηHQ, 其中η为电站出力系数。
1.3.2 梯级优化调度的约束条件
水电站调度优化要考虑各种复杂多变的约束条件, 一下列出几个主要的约束条件
(1) 梯级电量平衡方程:
该式表示各梯级电站在t时段的出力总和应等于该时段的负荷Pt。
(2) 梯级水量平衡方程:
式中:Vi, t+1, Vi, t为第i座水库在t+1和t时段的库容;Ii, t, ui, t分别为第l座水库t时段内的入库流量和弃水流量。
(3) 水电站出力限制:
式中:Pi, max, Pi, max分别为第i座水电站出力上下限。
(4) 水电站流量限制:
最小流量Qi, min受下游航运, 灌溉, 工农业供水的限制。最大流量受水库的泄洪能力和下游水库的防洪能力限制。
(5) 梯级水库间水流联系方程:
式中:Qi-1, t-τ为上一座水库出库流量;τ为水流滞后时间;ii, t为第i座水电站的区间来水。
(6) 各水电站库容约束:
式中:Vi, min, Vi, max为水库i的上下库容限制。
水库的上下库容限制不仅指水库最大库容, 最小库容, 还需考虑调度员根据特殊情况设置的库容限制。
2 梯级联合优化调度算法
对于较为复杂的梯级水电系统, 无论是目标函数还是约束条件, 简化成便于直接数学求解的数学模型形式非常困难, 大多无法选择解析式的优化方法, 需要寻求其他方法和途径。
对梯级优化算法的研究始于20世纪40年代, 经过几十年的研究, 研究人员提出了大量梯级优化算法。经典的算法有线性规划, 非线性规划, 动态规划, 网络流和大系统分解协调方法等。为了解决维数灾的问题, 又在这些算法的基础上发展出了逐步优化算法 (POA) [10], 和动态规划逐次逼近 (DSPA) [11,12]等。自20世纪90年代, 随着启发式算法的出现, 进一步丰富了梯级优化算法的选择, 如遗传算法[13], 模拟退火算法[14], 粒子群算法[15]和蚂蚁算法[16]等。这些算法各有优缺点, 动态规划算法计算速度慢, 易产生维数灾问题, POA算法在电站数量较多时收敛速度慢, 占用内存多。遗传算法局部搜索能力弱, 粒子群算法收敛速度快但容易陷入局部最优解。在中小流域优化调度的实际应用中, 将这些方法组合起来, 取长补短, 是求解问题的有效途径。以下是现在常用的两种求解优化问题的方法。
(1) 动态规划逐次逼近算法 (DPSA) 。动态规划逐次逼近算法的核心思想是将m维的动态规划问题分解为m个子问题, 将梯级寻优分解为单库寻优, 通过减少状态数达到降维的目的。计算时固定其余电站的状态变量, 只优化第i库的决策变量序列, 然后固定这一变量序列, 优化第i+1库。反复迭代后, 得到梯级调度的最优解。在DPSA算法的基本框架内, 还可混合其他搜索算法进行局部参数的寻优, 针对不同梯级特点确定组合方法。DPSA可以保证收敛, 但初始值的设定对收敛精度和收敛速度都有很大影响。
(2) 粒子群算法。与DPSA算法相比, 粒子群算法的优势是所需参数少, 收敛速度快。粒子群算法是模仿鸟类捕食群体智慧的一种仿生学算法。算法首先随机生成一群粒子, 每一个微粒代表问题的一组可行解。在每次迭代中, 用目标函数计算粒子的适应度确定粒子的优劣程度, 微粒不断追随最优粒子在解空间中飞行, 最终整体达到最优区域。飞行的方向和速度取决于粒子当前位置与当前全局极值和个体极值的距离。粒子群算法虽然实现简单, 但算法稳定性不如DPSA算法, 在具体应用中要适当改进避免过早陷入局部最优解。在粒子群算法中, 也可以混合其他算法的思想, 如遗传算法的交叉变异等思想, 提高算法性能。
3 结语
优化调度策略 篇8
1.1集装箱管理与调度中存在的问题
1)缺少动态理论依据;集装箱的管理与调度策略的制定一直以来缺少动态研究理论的支持,集装箱的管理与调度是一个动态变化的过程,传统针对于静态信息所制定的管理与调度策略不能解决实际中集装箱管理与调度的问题,动态模型的建立仍未完善[1]。2)忽略了集装箱及其运输方式的多样性;集装箱有着多种类型,不同的货物应装于相应的集装箱内,其运输方式的选择应结合物流的方向进行优化。当前一些物流企业为图方便,将不同种类的货物集中到一类集装箱中,影响了货物的质量;此外对于运输方式的选择也存在片面性问题,无法做到将多种运输方式进行有机结合,从而提高运输效率。3)不能从实际出发制定策略,方案过于简单;海运物流中集装箱的管理与调度是一项复杂的工作,在实际管理与调度中,很难做到面面俱到,考虑到所有动态变化因素对管理与调度的影响,这就导致了策略制定的过于简单,不能从实际出发,综合考虑,而制定出的策略也往往无法应用到实际中去。4)优化程度不够;返场的集装箱往往是随机到达场站的,这就给集装箱的管理带来了一定的难度。集装箱箱位的布局要结合装船顺序进行安排,而装船顺序的不确定性及难预测性直接影响到了集装箱的压滞问题,目前的一些集装箱管理与调度优化方法很难考虑周全, 其优化程度仍存在不足。
1.2集装箱管理与调度策略优化的必要性
海运物流是一项多元化、系统化的服务,随着海运物流行业中集装箱业务的不断发展,集装箱管理与调度的优化已成为行业发展的需求,集装箱管理与调度上的不当,不仅会影响海运物流的运输效率, 也会严重影响整体物流成本的控制。对海运物流中集装箱的管理与调度策略进行优化具有以下几点必要性。1)海运物流行业发展的需求;伴随着近几年来海运物流服务行业竞争的加剧,要想在竞争中顽强的走下去,取得更大的经济效益,海运物流行业从业者就要不断完善企业机制,建立自己的优势。而效率是影响海运物流行业发展的关键,只有提高物流效率,才能树立竞争优势。传统的集装箱管理和调度方法存在着一定的缺陷,已无法满足当下对于物流行业的要求,因此,对海运物流中集装箱管理与调度策略的优化顺应了行业发展的需求。2)船舶大型化、场站面积不足的需求;船舶的大型化和场站面积的限制,导致翻箱问题频发,随着海运物流行业的不断发展,大型船舶的使用也越来越广泛,大型船舶的使用,也增大其所占据的场站面积,但场站面积有限, 而对场占面积进行扩张又很难得到实施,只有优化集装箱的管理与调度策略,减少大型船舶的场站占有面积,有效避免翻箱问题的发生,提高海运物流效率。3)是减少集装箱闲置数量,节约成本的关键;通过对集装箱管理与调度策略的优化,可最大限度地避免闲置集装箱的出现,实现合理调度,进一步规整集装箱;可适当扩大场站面积,提高集装箱利用率, 降低运输成本并进而降低总体物流费用。4)可实现场站资源的有效利用,提高场站作业效率及装船效率;对集装箱进行合理布局,有效利用有限的场站空间及设备资源,在集港前,优化翻箱策略,实施预翻箱作业,减少翻箱设备损耗,可避免场站作业冲突, 提高场站作业效率及装船效率。
2海运物流中集装箱的管理与调度方法
2.1海运物流中的集装箱管理
目前对于海运物流中的集装箱管理引进了一些先进的技术, 实现了对海运物流中集装箱信息的数字化管理, 各个业务环节之间进行电子数据的交换(电子订舱、电子运单和电子货币结算等),实现了数据信息的实时传递;而局域网在船公司和港口内部管理中的应用,大大方便了各管理部门之间的沟通交流,在集装箱的管理中也广泛采用了智能标签技术,这些技术包括条形码、IC卡和无线射频识别技术,新技术的应用在集装箱的管理中起到了十分显著的作用。另外遗传算法在集装箱的管理中得到了应用,这种方法主要针对的是集装箱的装卸及泊位分配问题。
2.2海运物流中的集装箱调度
过去传统的集装箱调度存在着很大的缺陷,由于集装箱需求量比较小,即使集装箱的调度存在不合理的地方,也不会给海运物流造成多大的影响,但现在集装箱数量的激增,其调度的合理性必须引起重视,一旦调度出现问题,就会造成部分货物不能够及时运输,从而降低海运物流的运输效率,影响企业信誉。场站内的调度要求场站工作人员对集装箱的装船顺序进行了解,并据此对集装箱的放置位置进行适当的调整,减少集装箱闲置数量及滞留时间,缩短船只在港等待的时间,从而提高装船效率。
2.2.1场站之间的集装箱调度
1)线性规划法。这种方法是采用运筹学线性规划法、纯整数线性规划法来对场站间的空箱调度进行规划,它要求工作人员根据供应港和需求港空箱的供给种类和数量、需求种类和数量、港口存储能力等制定空箱调度方案,保证集装箱运输成本的最小化。2)网络流法。网络或容量网络指的是一个连通的赋权有向图,定义为D =(V 、E 、C),其中V是该图的顶点集,E是有向边集,C是弧上的容量。网络上的流指由起点流向终点的可行流,其受到容量的限制。 除去起点和终点以外,网络中其他中途点的流入量和流出量保持平衡[2]。利用网络流法来建立空间时间二维模型,通过模型描述集装箱箱调度问题,并结合诱导式网络流算法和最小费用流算法对集装箱的调度策略进行优化。3)Petri网法。这种方法要求结合集装箱箱容量、供给能力、运输方式和运输时间等条件来建立集装箱调度的网模型,并结合网的相关理论制定调度方案。4)遗传算法。遗传算法在集装箱调度上主要用于集装箱调度航线的优化。
2.2.2场站内的集装箱调度
1)箱位布局。箱位的布局主要针对的是返场的集装箱,在集装箱到达场站前,工作人员应提前对出堆场设备的操作能力进行计算,根据计算结果合理分配集装箱的堆场位置。另外返场集装箱的堆存、翻箱问题及启发式规则下场站的集装箱箱位分配问题在进行箱位的布局时都应考虑到。2)预翻箱。为解决场站作业冲突问题,应进行预翻箱。预翻箱是依据启发式方法来建立整数规划模型,通过模型找出最优的倒箱路径,以达到装船顺序的要求,减小倒箱数量。
3集装箱管理与调度策略的优化
3.1集装箱管理策略的优化
3.1.1改善管理制度,提高服务水平
做好各部门之间的协同工作,加强合作,合理制定调度计划,提高管理人员的管理水平,对于管理与调度中存在的问题应及时进行解决,完善管理制度, 提高物流服务水平。
3.1.2熟悉集装箱相关业务,合理进行操作
了解集装箱相关业务流程,包括货物出口和进口流程。实时掌握集装箱的状态信息,合理规划场站堆存,优化集装箱运输路线和运输方式,做好集装箱相关业务的操作[3]。
进口业务中的集装箱操作包括重箱卸港,由码头接受集装箱;车队接收派车单,运输重箱回场站; 重箱进场、出场受理,分别生成受理单、发箱单和状态单;客户接收集装箱并进行卸货;再由车队运输空箱返回场站,最后由场站接收空箱。
3.2空箱调度的优化
通过遗传算法实现空箱调度的优化,按照图1的思路进行空箱调度的优化,遵循集装箱最早返场、 费用最少的原则进行空箱调度的优化,集装箱的调度应最先调往最近的场站,充分考虑目的场站实际情况,包括各场站的运输能力及存储能力,保证每次运输的运输量不为零。
3.2.1预测港口售装使用情况
运用统计学方法,对各港口每个月对各种集装箱的使用数量进行统计分析,预测各港口未来一段时间内的集装箱使用情况,为空箱调度做好基础性工作。
3.2.2建立空箱调度模型
涉及的算法包括:DemandCounttjk表示t时段节点j对类型为k的集装箱的需求量;SupplyCounttik表示t时段节点i对类型为k的集装箱的供应量;TranFuCounttijkm表示t时段从节点i到节点j通过m运输方式对k类集装箱的运输量;prEmCounttik表示在t时段内在节点i上k类集装箱的产生量;TranFuCounttijkm表示t时段内从节点i到节点j通过m运输方式运输第k类集装箱的数量;TestArrivedtijm表示t时段内从节点i到节点j通过m运输方式进行运输是否可行;LimitStoragetik表示t时段节点i对k类集装箱的存储能力;LimitTranstijkm表示t时段从节点i到节点j通过m运输方式对k类集装箱进行运输的极限运输能力;NextStatetc表示t时段内集装箱c的下一状态,Storagetik表示t时段i节点存储的k类集装箱数量。
3.3重箱返场箱位布局及预翻箱的优化
3.3.1重箱返场的箱位布局
当集装箱num进场时,对集装箱的堆存情况进行统计,如果场站内有多个空位可供选择,应选择min<i,j> 对应的空位,当min<i,j> 对应位置上的集装箱数量为0时,Locationtijk=Shipordertnum,而其对应位置上已有k个集装箱时,Locationtijk+1=Shipordertnum;如果场站内没有合适的空位,应选择同时满足Locationtijk<Shipordertnum和min|Locationtijk-Shipordertnum| 两个条件的位置。在选择好的位置上放置集装箱,并对堆存情况进行更新。
3.3.2预翻箱的优化
4结语
集装箱管理与调度的优化,是提高海运物流效率与经济效益的关键,其策略的优化,要从集装箱的实时信息出发,减少集装箱的积压及闲置数量, 避免场站作业冲突,提高场站作业效率及装船效率,完善管理制度,优化空箱调度策略;合理布局返场重箱的箱位,进行预翻箱,避免因为翻箱问题导致的物流效率下滑,提高运输效率,更好地满足客户需求。
摘要：在简单介绍海运物流服务的基础上,对海运物流中集装箱管理与调度策略的优化做出深刻探讨。
关键词：海运物流,集装箱,管理与调度,策略优化
参考文献
[1]闫芳园,周一成.海铁联运模式下集装箱空箱调运问题及成本分析[J].物流科技,2013,36(3):113-115.
[2]吴宗明,郭姝娟,赵丹等.基于启发式算法的连续泊位调度研究[J].中国水运(下半月),2014,14(3):97-99.
优化调度策略 篇9
化石能源危机、气候变暖等一系列全球性问题促使电力系统向低排放、低能耗的方向发展。在发电侧,通过逐步淘汰高耗能机组和发展风力发电、太阳能光伏发电等可再生能源来降低碳排放量,采用热电联产(combined heat and power,CHP)实现能量的循环利用等来提高能源利用效率。在负荷侧, 通过引入智能家居、智能负荷等概念来改善电能利用效率;其中,电动汽车(electric vehicle,EV)作为替代传统化石燃料汽车的新型汽车,在节能减排方面具有明显优势。此外,EV具有比较灵活的调度性能,可以参与电力系统优化调度,改善系统运行的经济性。EV作为低耗 能交通工 具和灵活 电力负荷,在很多国家受到了重视[1,2]。
当接入电力系统的EV数量达到一定规模后, EV的充电行为就可能明显影响电力系统运行的安全性与经济性[3,4]。为了充分利用EV的灵活调度特性,使其为改善系统的安全性和经济性服务,针对EV接入电力系统的充电行为和控制策略国内外已经做了相当多的研究。例如,文献[5-6]对EV的行驶特性和其充电负荷时空特性进行了建模;文献[7] 研究了混合动力汽车充电行为对配电系统的影响; 文献[8]采用随机优化方法,研究了EV和风电的协调经济调度问题;文献[9]针对电力市场环境,研究了利用EV充电负荷 削峰填谷 的充电策 略;文献[10]对EV充电站内部的有序充电策略进行了优化分析;文献 [11]研究了EV在电动汽 车入网 (vehicle-to-grid,V2G)模式下为电力系统提供辅助服务的策略问题;文献[12]对EV提供辅助服务的经济性进行了分析;文献[13]对电力市场环境下的EV最优充电控制策略问题进行了研究;文献[14] 研究了包括EV和风电机组的虚拟电厂参与电力市场的竞价策略。
对于参与电力系统调度的EV,其调度模式可以分为集中式、分布式[15]和分层式[16]。集中调度 结构与目前的电力系统调度结构最为切合,但有一些缺点:1大量具有随机特征的EV会显著增加调度难度;2EV用户的使用情况和使用习惯属于用户隐私,用户一般不希望电力系统调度机构掌握其详细的用电信息[17]。另一方面,分布式调度结构具有较强的自治性,与现行的电力系统调度结构不太契合,从机理上讲更适于配电系统。分层调度结构则可以在现有调度结构的基础上,增加EV用户与电力系统调度的中间层,如EV充电代理商或零售商。EV代理商负责为EV用户提供充电服务,并参与上层的电力系统优化调度。因此,就目前的电力系统调度结构来看,采用包含代理商的EV调度结构相对容易实现和推广。
在上述背景下,本文针对EV通过代理商参与电力系统日前优化调度问题,研究EV代理商与电力公司的谈判策略。EV代理商参与系统调度,期望获得一定的收益,因为这会引入附加成本和给车主带来不便。本文根据EV代理商参与系统调度的相关成本和预期收益,申报EV负荷参与系统调度的价格,用于EV代理商与电力公司进行谈判。首先,建立了考虑EV代理商充电负荷调度的日前优化调度模型;之后,设计了EV用户和代理商的充电合同,并分析了EV充电负荷模型和代理商为EV提供的总充电负荷的特点。在这些工作基础上,根据代理商的总充电负荷模型,提出了EV代理商与电力公司进行谈判的报价策略和报价调整策略。最后,采用修改的IEEE 30节点系统对所提出的方法进行了算例分析。
1EV代理商充电模型
1.1EV代理商与用户的充电协议
EV充电负荷依赖于车主的行驶习惯、行驶里程、交给代理商管理的时间等,具有较强的不确定性。通常,EV用户在白天用车,夜晚交由代理商充电以供次日使用,但也有例外。本文假设代理商与EV用户签定协议,明确EV的充电功率、价格、时段要求等。EV用户与代理商签署协议后,代理商就获得了EV的调度权,可以利用EV灵活充电的特性参与电力系统日前和实时调度以获取经济利益;EV用户则通过移交EV的调度权,换取更为低廉的充电费用,节约充电成本。为降低EV充电带来的不确定性,这里假设代理商a与EV用户e的充电协议包括下述内容。
1)EV充电价格λch(a,e)。λch(a,e)可由代理商与EV用户协商确定。当系统内存在多个竞争性的EV代理商时,代理商可 以通过提 供较低的 λch(a,e)来吸引EV用户。
2)约定的EV接入电网 充电起始 时间Tstart(a,e)和EV充电完成时间Tend(a,e)。EV车主根据个人习惯,与代理商协商EV开始充电和需要完成充电的时间。为鼓励EV用户增加EV可调度的时段长度,可以使得λch(a,e)与Tstart(a,e)和Tend(a,e)相关联。若某车主交付EV于EV代理的时间经常晚于Tstart(a,e)或结束充电时间经常早于Tend(a,e),则代理商有权适当提高该车主的EV充电价格λch(a,e)。本文假定EV车主为了减少充电成本,均会遵守充电协议,在规定时间交付EV和结束充电。
3)Tend(a,e)对应的最低电能需求,即EV车主根据个人需求,与代理商协商在Tend(a,e)前满足EV车主的最低电能需求。通常用荷电状态(state of charge,SOC)表示EV电池的电量情况,EV最低电能需求用对应的SOC值表示为Send(a,e)。
4)EV充电时的最大充电功率Pch,max(a,e)、电池SOC的上下限约束SEV,max(a,e)和SEV,min(a,e)。 EV车主根据其EV的特性和对电池性能的期望, 与代理商协商确定这3个参数。
5)违约金额λvio(a,e)。若EV代理商无法完成EV用户的充电需求,则需按协议支付用户违约金。 在违约金给定很高的情况下,EV代理商不愿承担违约风险,会严格遵守充电协议,满足EV用户充电需求。
EV代理商与用户的协议可以通过较低的充电价格λch(a,e)来吸引EV车主,同时代理商可以利用EV参与系统调度获利。考虑到EV用户使用情况的随机性,在协议中并没有约定EV交付代理商时的电池SOC值Sstart(a,e),代理商可以根据同一用户一段时间内的EV使用情况,采用统计分析对Sstart(a,e)进行估计。
1.2EV充电负荷
EV的充电过程从EV车主将EV交付代理商的Tstart时刻开始。假设代理商a的第e辆EV在时段t的充电功 率为Pch(a,e,t),SOC值为SEV(a,e,t),电池容量为E(a,e),EV电池充电效率为δch,则第e辆EV在时段t的SOC值可根据 式(1)计算:
考虑到在EV充电协议中明确了EV用户最小充电需求,即充电结束时的最低SOC值Send(a,e), EV的充电负荷调度需要满足:
此外,EV的充电负荷还需要满足电池充电的物理约束,如式(3)和式(4)所示:
1.3EV代理商充电模型
EV代理商负责制定EV的充电计划,为所有与之签定充电协议的EV提供充电 服务。通过对EV充电行为进行调度,代理商可以通过改变其原有购电计划,减少运行成本,增加收益。以日前优化调度为例,假设代理商a可调度的EV总数量为NE(a),T为所考虑的时段,代理商的优化目标为最大化收益,可用式(5)表示:
式中:λS(t)为时段t的售电价格,该价格可以为固定的售电电价,也可以为分时售电电价,本文采用分时售电电价。
EV代理商在优 化EV充电方案 时,式 (2)— 式(4)对应的各个EV充电负荷约束将作为代理商优化充电模型的约束。式(2)—式(6)所对应的EV代理商充 电优化模 型为线性 规划模型,可采用CPLEX求解器求解。
2电力公司日前调度模型
在传统的优化调度中,电力公司基于负荷预测和各个发电机组的成本曲线,以系统总的运行成本最小化为目标进行调度。当EV数量和充电功率达到一定水平后,EV的充电调度会对系统的负荷曲线特性产生影响,进而对整个系统的运行成本产生影响。
以日前优化调度为例,传统优化调度模型以最小化系统总运行成本为目标,且成本函数一般采用二次函数描述。需要考虑的约束条件主要包含功率平衡约束、潮流约束、发电机组出力约束等。有很多文献介绍过传统优化调度模型[15],这里不再赘述。
在式(7)所示的功率平衡约束中,EV负荷的引入增加了负荷的灵活性。
式中:PG(g,t),PD(i,t),P0CH(a,t)分别为在时段t发电机组g的有功出力、节点i的负荷功率(不包括EV充电负荷)和代理商a申报的充电负荷;NG,N, NA分别为系统中发电机组的数目、系统节点数和EV代理商数目。
通常,PD(i,t)被视为不可控的负荷,而EV的充电负荷P0CH(a,t)具有一定的调度灵活性。电力公司可以通过调整EV充电负荷,改变系统负荷曲线,进而减少总运行成本。考虑EV参与系统优化调度后,EV充电负荷可能从初始的计划P0CH(a,t) 变为PC*H(a,t)。PC*H(a,t)可通过式(8)计算,EV的调度约束可用式(8)—式(11)表示。
式中:ΔPC+H(a,t)和 ΔP-CH(a,t)分别为EV代理商a在时段t上调和下 调的EV充电负荷, ΔPC+H,max(a,t)和 ΔP-CH,max(a,t)为其限值;u(a,t)为二进制变量,其值为1或0时分别表示代理商a在时段t上调充电 功率或下 调充电功 率,引入u(a,t)可以确保每个EV代理商在同一时刻不能同时上调和下调充电负荷。
EV代理商在参与电力公司日前调度的同时还需要满足所辖EV的充电需求。以EV集群为单 位,式(9)所示的总购电量约束可以保证EV代理商满足EV的总充电 需求。 式 (10)和式 (11)中的 ΔPC+H,max(a,t)和 ΔP-CH,max(a,t)可由代理 商根据式(2)—式(6)所示的EV充电约束和式(9)所示的总购电量约束计算得到。需要指出,式(9)对应的约束可以满足EV代理商在所有调度时段的总购电量保持不变,但忽略了EV充电协议的个性差异。在实际调度中,EV代理商在获得电力公司的调度结果后,仍需要校核并适当调整EV充电计划以满足EV充电协议。
3EV代理商与电力公司的谈判策略
虽然EV具有灵活的调度特性,但EV车主的利益同样需要加以考虑。EV车主及其代理商只会在保证自身用车需要和有一定收益的前提下响应电力公司的调度需求。在实际运行中,可以通过报价、 谈判、结算补偿等措施对EV代理商给予经济激励。 在成熟的电力市场环境下,EV车主或其代理商可以作为市场主体,通过竞价等方式参与电力市场交易[18,19]。而在垄断的电力工业环境下或电力市场机制尚不完善时,EV车主或其代理商可以通过与电力系统调度机构谈判来参与系统优化调度从而获得一定的收益。本文假设EV代理商通过与电力系统调度机构谈判,EV代理商对EV参与系统优化调度所期望得到的回报进行报价,并通过与电力系统调度机构谈判来确定所能获得的收益并在此基础上决定是否参与系统调度。现有的谈判策略研究大多针对大用户直购电双方或发电公司与购电机构的单对单谈判和多代理谈判,侧重于价格谈判,谈判成交量约束一般比较宽松[20,21,22,23]。而EV的充电需求决定了EV代理商对负荷的调度受到限制,且电力公司调度EV充电负荷量与调度时段相关,目前这方面的研究相对较少。
不妨视EV代理商为调整负荷服务的卖方,电力公司为调整负荷服务的买方。通常,当系统内存在多个EV代理商时,电力公司与EV代理商谈判为单一买方和多卖方的多边谈判。EV代理商和电力公司均无法准确获知对方以及其他参与者的信息,如期望收益、收益函数、报价策略等[17]。EV代理商和电力公司各自掌握和估计的信息见表1。
3.1EV代理商初始报价策略
EV代理商根据第1节的模型制定EV充电计划,并作为初始计划P0CH(a,t)上报给电 力调度中 心,同时申报代理商可以参与调度的EV负荷限值 ΔP+CH,max(a,t)和 ΔP-CH,max(a,t)。
结合式(9),EV代理商在T1时段内减少(或增加)的充电负荷 总量等于 在T2时段内增 加 (或减少)的充电负荷总量。假设电力公司和EV代理商的谈判价格为单位调整电量(上调或下调)的价格, EV代理商a的收益REVA(a)为谈判获得的收益与参与调度产生的额外运行成本之差,即
式中:λbid(a)为代理商a的报价。
假设EV代理商a期望的最低收益和期望的最高收益 所对应的 单位电量 调整价格 分别为 λbid,min(a)和λbid,max(a)。其中,λbid,min(a)为EV代理商估计的调度单位EV充电电量的额外成本和期望的最小收益之和,λbid,max(a)与EV代理商预计的参与系统调度对系统运行成本减少的贡献和EV代理商期望获得的效用有关,可由式(13)计算。
式中:分别为EV代理商a估估计的总减少运行成本和系统在t时段需要的调整电量;γex(a)为EV代理商a期望获得的效用占总减少运行成本的系数。
EV代理商a在第一次报价时会选择最高报价 λbid,max(a)。若未能与电力公司达成一致,则逐渐降低谈判报价,直至与电力公司达成协议或达到最低报价λbid,min(a)为止。谈判的报价策略可以根据EV代理商的偏好,选择耐心坚持型、常规型和急于成交型等不同的报价策略[17],本文采用常用的线性报价策略。假设谈判最大回合数为Kmax,EV代理商a在第k轮的谈判出价λkbid(a)为:
3.2电力公司的初始报价策略
电力公司根据日前优化调度模型求解总的运行成本;根据 ΔPC+H,max(a,t)和 ΔP-CH,max(a,t)以及式(7)—式(11)的约束,得到各时段期望的负荷调度量 ΔPD⊕(t)和通过调度EV负荷可以减少的系统运行成本 ΔCG,其中 ΔPD⊕(t)可由式(15)计算。
通过计算 ΔCG和 ΔPD⊕(t),电力公司可以求得调度EV充电负荷可能获得的最大效用和调度的负荷总量,则电力公司报价的最大值λSbid,max和最小值 λSbid,min可分别由式(16)和式(17)得到。
式中:πmax和πmin分别为电力公司期望获得的最大和最小效用占总可减少运行成本的系数。
类似于EV代理商的报价策略,电力公司在第一次报价时会申报最低的价 格λSbid,min。若未能与EV代理商达成一致,或在t时段达成一致的EV代理商所提 供的EV充电负荷 调整量还 达不到 ΔPD⊕(t),电力公司会逐渐提高谈判报价,直至达到最高报价λSbid,max或已达成一致的EV代理商所提供的调整负荷量满足 ΔPD⊕(t)的需求。这里同样假设电力公司采用常用的线性报价策略,在第k轮的谈判出价λkSbid为:
3.3谈判报价调整策略
由于在谈判开始前,EV代理商和电力公司不了解对方的需求等信息,3.1节和3.2节所给出的报价策略就依赖于估计的信息。尤其是EV代理商,他们掌握的信息量较少,且相互之间存在竞争关系,在谈判中处于自然的劣势。从式(12)可以看出, 谈判成交价格和成交电量共同决定了EV代理商的收益,而电力公司对调整电量的需求量也需要EV代理商估计。因此,EV代理商需要通过不断学习电力公司的报价信息,更改初始的报价策略。类似地,电力公司也可以根据EV代理商的报价信息,判断EV代理商的报价策略和期望收益,并依此改变自己的报价策略。
以EV代理商a为例,其初始报 价策略如 式(14)所示。此外,由于EV代理商a不了解电力公司期望的EV充电负荷调度量和收益,其可以通过预先估计电力公司的报价曲线,以实现对电力公司调度需求和收益的预测,如式(19)所示。在谈判过程中,EV代理商a可以根据估计的报价曲线和电力公司实际报价的差别,修正对电力公司调度需求和收益的预测。
式中:为代理商a估计的电力公司第k轮的报价;分别为代理商a估计的电力公司期望获得的最大和最小的效用占总可减少运行成本的系数。
当电力公司第k轮的实际报价高于EV代理商a的预期值,表明EV代理商低估了EV充电负荷调度对电力公司的总效用,则代理商可以考虑减少报价的让步幅度,反之亦然。此外,代理商a也可以根据代理商和电力公司的报价差调整让步策略,当报价相差较大时适当提高让步幅度,反之亦然。结合电力公司第k轮的报价 信息和式(14),EV代理商a在第k +1轮调整后 的谈判报 价可根据式(20)—式(22)得到。
式中:ε1(a,k)和ε2(a,k)分别为EV代理商对第k轮电力公司报价与代理商预期报价偏差的调整系数和第k轮电力公司报价与代理商报价差值的调整系数。
类似地,电力公司也会根据各EV代理商的报价调整自身的报价策略。考虑到多个EV代理商的竞争关系,报价最低的代理商会最早与电力公司达成协议,对成交价格和电力公司调整报价策略的影响最大。因此,考虑当代理商的最低报价与电力公司报价之差较大时,适当提高让步幅度,反之亦然。 结合式(18),电力公司第k+1轮调整后的谈判报价可根据式(23)、式(24)得到。
式中:σ(k)为电力公司对第k轮所有EV代理商的报价与电力公司报价差值的调整系数。
3.4EV代理商与电力公司谈判流程
根据3.1节至3.3节的初始报价策略和报价调整策略,EV代理商和 电力公司 可以通过 报价—学习—调整的方式,针对EV充电负荷的调 度达成一 致。在进行第k轮谈判时,所有NA个EV代理商同时向电力公司提交第k轮的报价λkbid⊕(a),电力公司也同时给出第k轮的报价λkSbid⊕。当EV代理商a在第k轮申报的价格λkbid⊕(a)不高于电力公司提供的价格λkSbid⊕时,电力公司会考虑是否调度代理商a的EV充电负荷。若多个代理商的报价均不高于电力公司报价时,电力公司有权决定是否调度某个或某些EV代理商的充电负荷。若电力公司决定采用代理商a的EV参与调度,最终和代理商a成交的价格λkclear(a)为双方报价的均值,即
电力公司对代理商a所辖的EV充电负荷的调度需通过优化实现,优化模型为第2节中所给出的日前调度模型,在目标函数中需要增加支付给代理商a的调度费用CA(a,k),可通过式(26)计算。
电力公司求解出EV负荷调度量后,提出包括调度量和支付价格的合约{ΔPC+H(a,t),ΔP-CH(a,t), CA(a,k)}。代理商a可以选择接受合约,也可以拒绝合约,继续与电力公司谈判以获取更多的收益。 下面分两种情况分析代理商a的策略。
1)EV代理商a在某一时刻能提供的调度量被电力公司完全利用。在这种情况下,代理商a认为EV的可调度能力已经被完全利用,其倾向于接受电力公司提供的合约。
2)EV代理商a在所有时刻均未达到能提供的调度上限。由于EV代理商不了解电力公司需求的调度量,因此代理商a无法判断降低成交价格是否会提高充电负荷的被调度量,即使充电负荷的调度量提高了,实际的收益CA(a,k)也可能降 低。EV代理商可以根据自身的风险偏好,选择是否接受电力公司的合约。这里假设EV代理商均为风险厌恶型,即代理商会接受电力公司的合约。
当然,也有可能EV代理商a的报价λkbid(a)低于电力公司报价λkSbid,而最终电力公司并未选择与代理商a签定协议,即代理商a的EV充电负荷未被电力公司调度(当电力公司期望调度的EV负荷很少时,就可能出现这种情况;在同一轮谈判中多个代理商的价格均低于电力公司的报价,电力公司通过调度最低价的代理商即可达到需求,则报价相对较高的代理商就不会被调度,即使他们的报价低于电力公司的报价)。在这种情况下,电力公司在满足需求后终止谈判进程,即使代理商a继续降低自身的报价,仍不会被调度。
4算例分析
以附录A图A1所示的修改的IEEE 30节点系统为例,对所提出的谈判策略进行分析和验证。该系统包括NG=6台发电机组,机组的详细参数见附录A表A1。模拟一日24h的优化调度情况,时间步长设为1h,总调度时段T=24h;假设有NA= 3个EV代理商,每个代理商分别可调度NE(a)= 2 500辆EV;假设EV的电池和 充电参数 均相同, 详见附录A表A2;谈判次数上限设置为Kmax=15。 电力公司的 谈判参数 πmax和 πmin分别为70% 和20%,EV代理商的谈判参数见附录A表A3。假设Tstart(a,e)和Tend(a,e)分别服从U[16:00,22:00] 和U [04:00,09:00]的均匀分 布,Sstart(a,e)服从U[10%,30%]的均匀分布,且为便于展示EV充电负荷参与系统优化调度的影响,测试时间起始时刻和终止时刻分别给定为首日中午12:00和次日中午12:00。
4.1谈判调度结果
由于EV代理商不 清楚电力 公司调度 的需求量,可以认为附录A表A3中EV代理商的谈判参数是固定的。电力公司根据每日负荷曲线的不同, 调度EV的期望收益也有区别。这里给定3种场景,对应3种不同的日负荷曲线,在这3种场景下EV充电负荷参与系统调度时可减少的系统运行成本不同,因此电力公司在这3种场景下的报价参数也就存在差别,细节如下。
场景1:电力公司报价λSbid,max和λSbid,min分别为27.16美元/(MW·h)和7.76美元/(MW·h)。
场景2:电力公司报价λSbid,max和λSbid,min分别为13.07美元/(MW·h)和3.74美元/(MW·h)。
场景3:电力公司报价λSbid,max和λSbid,min分别为5.21美元/(MW·h)和1.49美元/(MW·h)。
考虑上述3种不同的场景,利用本文所提出的谈判策略进行了仿真计算,谈判结果如表2所示。 为了展示谈判报价的让步过程和谈判结果,在场景1下调度EV充电负荷对日负荷曲线的改变如图1所示,在场景1和场景3下的EV代理商报价曲线和电力公司报价曲线对比如图2所示。
注:带大括号的数据格式为{EV 代理商a1数据,EV 代理商a2数据,EV 代理商a3数据}。
4.2结果分析
电力公司预期的最大收益为调度EV可减少的系统运行成本,而调度单位EV充电负荷对应的实际价值为可减少的运行成本与总的EV调整电量 (上调或下调)的比值。假设电力公司的最低报价为调度单位EV充电负荷实际价值的20%,即电力公司希望获得预期最大收益的80%。从表2的结果可以看出,在日负荷曲线不同的3种场景下,电力公司的收益占总减少运行成本的75%左右。考虑到电力公司在信息方面的优势及其单一买家的垄断地位,电力公司在不完全信息谈判中获取较多的效用是可以预见的。另一方面,EV代理商由于对电力公司信息估计的偏差和相互之间的竞争关系,在谈判中处于劣势,调度EV获得的收益相对有限。在所分析的3种场景中,EV代理商对电力公司预期的收益为相同的值,而实际电力公司的收益相差很大。在本文提出的报价调整策略下,EV代理商和电力公司的谈判均能在谈判回合限制内达成一致。
在场景1中,EV充电负荷的调度对系统运行成本减少的幅度最大,所有EV代理商均低估了这部分收益,因此在谈判报价过程中,各代理商均减少了报价让步的幅度,最后EV代理商与电力公司达成一致的价格也相对较高。在场景2中,电力公司期望调度的EV充电负荷量可由两个代理商满足, 而EV代理商a1没有在前12轮谈判中与电力公司就EV充电负荷的调度达成一致,导致a1在场景2中没有获得收益。其中,EV代理商a1的初始报价低于a2,但a2根据电力公司报价,自身报价让步的幅度更大,以较低的价格赢得了最大的EV调度电量。在场景3中,电力公司期望调度的EV充电负荷量最少,所有EV代理商均大大高估了对系统运行成本减少的贡献,因此在谈判过程中采用非常大的让步幅度。同样可以看出,代理商a2的让步幅度最大,最先与电力公司达成合约。
从3个场景的仿真结果可以看出,谈判调整策略和代理商对EV参与调度可以减少的总运行成本的估计对代理商的收益起决定性作用。在场景2和3中,代理商a2通过大的报价让步幅度,率先以最低的报价与电力公司成交,在3个EV代理商中收益最大。需要指出,申报低价不一定是代理商的最优策略。以场景1为例,代理商a3在第10轮谈判时就与电力公司达成了11.42美元/(MW·h)的EV负荷调整价格,而实际谈 判过程在 第13轮和第14轮的成交价格分别为11.94美元/(MW·h) 和12.05美元/(MW·h)。换言之,代理商a3至少存在0.52美元/(MW·h)的提价空间,使得a3可能得到更高的收益。在实际操作中,EV代理商可以根据谈判经验,改善对EV参与调度可减少的总运行成本的估计和谈判的报价调整策略,以取得更好的谈判效果。
为进一步说明本文所提方法的特征,假设电力系统调度机构可以调度每一辆EV的充电,对上述3种场景进行 求解,以进行对 比分析。 计算得到3种场景下可 减少的系 统运行成 本分别为2 084.1美元、682.58美元和168.55美元。这种情形下的调度结果与表2中,列出的结果相差很小,偏差分别为1.72%,3.48%,1.58%。
式(9)所表示的针对所有EV的总购电量约束忽略了EV充电需求的个体差异,事实上是一种简化处理,其对谈判结果是有影响的。若不考虑EV充电需求的个体差异,认为式(9)的约束是精确的, 则所提出的谈判策略在3个算例场景下能够减少的系统运行成本分别为2 054.4美元、661.31美元和166.36美元。在实际情况下,EV代理商需要考虑到每个EV的需求,最终减少的运行成本如表2所示,略小于简化约束的结果。
5结语
为充分调动EV车主和EV代理商参与电力系统优化调度的积极性,本文提出了一种EV代理商通过与电力公司谈判参与日前优化调度的谈判模型,在满足EV代理商调度意愿和经济效益的同时优化系统运行的经济性。算例结果表明,所提出的谈判策略可以缓和系统负荷的峰谷差,减少系统运行成本,同时EV代理商也会获得一定的经济收益。 所提出的谈判策略基于包含代理商的EV调度结构,在现有的电力系统调度架构下可以实现,且能够保护EV用户的隐私。