Выбор состава работающего генерирующего оборудования в условиях конкурентного рынка электроэнергии и мощности

Александров, Александр Сергеевич

Электростанции и электроэнергетические системы

автореферат диссертации по энергетике, 05.14.02, диссертация на тему:Выбор состава работающего генерирующего оборудования в условиях конкурентного рынка электроэнергии и мощности

кандидата технических наук: Александров, Александр Сергеевич
город: Екатеринбург
год: 2007
специальность ВАК РФ: 05.14.02

Диссертация по энергетике на тему «Выбор состава работающего генерирующего оборудования в условиях конкурентного рынка электроэнергии и мощности»

Автореферат диссертации по теме "Выбор состава работающего генерирующего оборудования в условиях конкурентного рынка электроэнергии и мощности"

На правах рукописи

003053730

АЛЕКСАДРОВ АЛЕКСАНДР СЕРГЕЕВИЧИ о с: ¿5 г

ВЫБОР СОСТАВА РАБОТАЮЩЕГО ГЕНЕРИРУЮЩЕГО ОБОРУДОВАНИЯ В УСЛОВИЯХ КОНКУРЕНТНОГО РЫНКА ЭЛЕКТРОЭНЕРГИИ И МОЩНОСТИ

Специальность 05 Л 4.02 - Электростанции и электроэнергетические

системы

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Екатеринбург - 2007

003053730

Работа выполнена на кафедре «Автоматизированные электрические системы» ГОУ ВПО «Уральский государственный технический университет - УПИ»

Научный руководитель:

доктор технических наук, профессор Бартоломей Петр Иванович

Научный консультант:

кандидат технических наук, доцент Неуймин Владимир Геннадьевич

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Фи шов Александр Георгиевич

(г. Новосибирск)

Ведущая организация:

кандидат технических наук, доцент Алексеев Александр Анатольевич

(г. Екатеринбург)

ОАО «Инженерный центр энергетики Урала»

(г. Екатеринбург)

Защита состоится 21 февраля 2007 г. в 14 часов 15 минут на заседании диссертационного совета Д 212.285.03 при ГОУ ВПО «Уральский государственный технический университет - УПИ», г. Екатеринбург, ул. Мира, 19, ауд. Э-406.

Отзывы на автореферат в двух экземплярах, заверенные печатью организации, просим направлять на имя ученого секретаря диссертационного совета Д 212.285.03 по адресу: ул. Мира, 19, УГТУ-УПИ, 620002, г. Екатеринбург, (факс (343) 359-16-15, сЬа(а),daes.ustu.ru, aac@ural.so-cdu.ru).

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке УГТУ-УПИ.

Автореферат разослан 20 января 2007 г.

Ученый секретарь ^—-хг^

диссертационного совета Д 212.285.03 ¿У*^/" А.В. Паздерин

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Проведение реформ в электроэнергетике России требует изменений в методах и алгоритмах планирования режимов работы Единой энергетической системы (ЕЭС).

Развитие рыночных взаимоотношений предполагает создание конкуренции между участниками, в результате чего поставщики и покупатели будут бороться между собой за возможность продавать и покупать электроэнергию (ЭЭ). В целях развития и повышения своей инвестиционной привлекательности им необходимо получать ясные рыночные сигналы. Для этого процесс планирования должен опираться на регламентированные и четко формализованные процедуры. Все участники хотят иметь четкое представление о механизмах принятия тех или иных решений. Это требует пересмотра существующих технологий планирования работы ЕЭС, так как появляются новые задачи и изменяются требования к имеющимся.

В настоящее время в процессе планирования краткосрочных режимов работы задача выбора состава включенного генерирующего оборудования (ВСВГО) решается с помощью заранее подготовленного списка приоритетов, который составляется на основе затрат на выработку электроэнергии. При использовании данного метода не гарантируется оптимальность получаемого решети для всего промежутка планирования, а ограничения самих генерирующих блоков и передающей сети учитываются эмпирически, что приводит к завышенной роли «человеческого фактора» в принятии решений.

Одна из причин отсутствия развития методик ВСВГО находится в прошлом. Ранее в СССР существовал дефицит генерирующих мощностей, при котором все оборудование находилось в работе и его отключение могло быть вызвано лишь техническими неисправностями, профилактикой, режимом передающей сети, но никак не экономическими критериями. По этой причине генераторы в нашей стране строились с расчетом на то, что они будут как можно реже отключаться. Соответственно не развивались и алгоритмы определения оптимального состава оборудования. С введением рыночных взаимоотношений появилась необходимость в глубокой модернизации алгоритмов планирования и управления энергосистемами.

В электроэнергетике должны учитываться условия увеличения конкуренции на рынке, такие как прозрачность и оптимальность принятия решений, влияющих на доходы и расходы участников. Существующий алгоритм отбора генерирующих блоков по приоритету не в полной мере отвечает данным требованиям. Для участников рынка остается непонятным, на каком основании системный оператор планирует отключение тех или иных блоков, поэтому требуется разработка формализованного ВСВГО, удовлетворяющего требованиям прозрачности получаемых решений.

Наряду с алгоритмами, разработанными в 70-е годы прошлого столетия для управления плановой энергетикой, появились новые подходы, связанные с появлением новых программных продуктов (так называемых решателей), реализующих различные задачи математического программирования. Создание на их основе методики планирования больше соответствует требованиям рынка. В первую очередь речь идет об использовании смешанно-целочисленного линейного программирования (СЦЛП). Полезно также отметить, что решение задачи ВСВГО предъявляет высокие требования к программному обеспечению

(ПО) и аппаратной части компьютеров из-за большой размерности и целочисленности переменных.

В результате внедрения алгоритмизированной методики ВСВГО участники рынка должны получить следующее:

уверенность в соответствии состава оборудования заданным критериям управления в условиях конкурентного рынка;

^ знание о беспристрастности в принятии решений;

возможность проверки результатов и формирования стратегии поведения на последующих интервалах планирования.

Анализ отечественных исследований по имеющимся источникам показал отсутствие успешных попыток программной реализации ВСВГО, применимых в рыночных условиях. Это определяет актуальность решения проблемы разработки и практической реализации формализованного алгоритма ВСВГО крупных энергосистем.

Цель работы. Задачей диссертационного исследования явилась разработка математической модели и программного обеспечения формализованного ВСВГО крупных энергосистем в новых условиях экономического взаимодействия генераторов, поставщиков и потребителей электроэнергии.

Научная новизна

1. Проанализирован опыт и направление развития рынков электроэнергии в мировой практике с позиции решения задачи ВСВГО.

2. Разработана математическая модель задачи выбора состава оборудования на основе использования СЦЛП с учетом российских условий и особенностей планирования режимов работы крупных энергосистем.

3. Обоснована возможность применения матрицы сетевых коэффициентов для учета сетевых ограничений в задаче ВСВГО.

4. Разработан алгоритм выбора состава оборудования на основе нелинейной оптимизации с использованием характеристик относительного прироста расхода топлива (ХОП) и метода «динамических переходов».

5. Проведено сравнение эффективности алгоритмов ВСВГО на основе СЦЛП и использования ХОП и метода «динамических переходов», определены направления дальнейшего совершенствования разработанных методик.

Практическая ценность работы. Исследования алгоритмов решения задачи ВСВГО позволили создать программное обеспечение (ПО), которое может быть положено в основу формализованного определения состава работающего оборудования крупных энергообъединений. Разработанная программа «ШСот» включена в состав программного комплекса «Яавт>, являющегося широко распространенным в энергосистемах России и служащим для расчета режима, оптимизации по активной и реактивной мощности, оценки состояния и решения других электроэнергетических задач.

Алгоритмы ВСВГО были проверены в ходе тестирований программы «ШСот» в Центральном диспетчерском управлении ЕЭС России и ОДУ Урала. Тестирование проводилось для нужд краткосрочного планирования на сутки вперед, в итоге были получены положительные результаты. В дальнейшем планируется промышленная реализация ВСВГО для БЭС России в рамках процесса подготовки к проведению торгов на сутки вперед.

Достоверность результатов работы подтверждается корректным применением теории расчета и моделирования электроэнергетических систем, а также проведенными вычислительными экспериментами на реальных данных суточного планирования режима ОЭС Урала и ЕЭС России.

Апробация работы. Материалы работы докладывались и обсуждались на следующих семинарах и конференциях:

■S второй международной научно-технической конференции «Энергетика, экология, энергосбережение, транспорт», г. Тобольск, 2004 г.;

■S второй всероссийской научно-технической конференции «Энергосистема: управление, качество, конкуренция», г. Екатеринбург, 2004 г.;

J международной научно-технической конференции «2005 IEEE Russia Power Tech», г. Санкт-Петербург, 2005 г.;

S пятой научно-практической конференции с международным участием в рамках выставки «Энергетика и электротехника. Светотехника», г. Екатеринбург, 2005 г.;

всероссийской научно-практической конференции «Технологии управления режимами энергосистем XXI века», г. Новосибирск, 2006 г.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 8 работ, в том числе 3 работы в реферируемых изданиях ВАК.

Структура и объем работы. Работа состоит из введения, четырех глав и одного приложения. Объем работы составляет 144 страницы основного текста, 44 рисунка, 39 таблиц, включает список литературы из 112 наименований.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении изложена общая характеристика диссертационной работы. Определяется актуальность темы, ее связь с современным состоянием вопросов суточного планирования в электроэнергетической системе (ЭЭС). Приводится основная идея и цель работы - создание методики выбора состава включенного генерирующего оборудования в условиях конкурентного рынка. Формулируется научная новизна и практическая ценность.

В первой главе анализируются причины интереса к задаче ВСВГО в настоящее время. Дело в том, что преобразования в электроэнергетической отрасли России соответствуют мировым тенденциям, провозглашающим внедрение конкуренции в области производства электроэнергии. Этому способствовало признание в начале 90-х годов того, что электроэнергетическая отрасль перестала быть естественной монополией. Прежде всего потеряла свою актуальность экономия от масштаба, которая долгое время играла роль основного аргумента в пользу естественно-монопольной структуры отрасли. Новые технологии привели к тому, что строящиеся электростанции среднего размера стали вполне конкурентоспособными по сравнению с более крупными станциями. Появилась необходимость разработки механизмов, обеспечивающих функционирование создаваемой рыночной среды, в том числе и такого инструмента, как формализованный ВСВГО.

В России, в соответствии с целевой моделью организации рынка, предполагается проведение торгов ЭЭ по принципу пула. Суточное

планирование будет осуществляться централизованно, поэтому задача определения состава оборудования становится одной из основных, так как она оказывает большое влияние на надежность энергоснабжения и узловую цену электроэнергии. Для обеспечения конкуренции к принимаемым решениям предъявляются следующие требования:

прозрачность - отсутствие дискриминации участников по нерыночным критериям. Участники рынка должны иметь четкое представление о перспективах инвестирования средств и гарантиях извлечения прибылей, что поможет привлечь частных инвесторов;

оптимальность - получение распределения нагрузки между станциями, соответствующего заданным критериям. Очевидно, если в работе будут оставаться агрегаты, продающие электроэнергию по более низкой цене, а более дорогие будут остановлены, то это обеспечит возможность лучшего распределения нагрузки между работающими генераторами. Выполнение критерия оптимальности приведет к снижению стоимости электроэнергии для всех потребителей, а также к увеличению прибыли эффективных генерирующих компаний.

В качестве примера на рис. 1 показан ВСВГО без учета ограничений, когда продавцы подают заявки, а результирующая стоимость определяется по наиболее дорогому агрегату, участвующему в генерации мощности.

7 А

оо

прогнозное

значение

нагрузки

Стоимость электроэнергии

заявки генераторов

Р, МВт

Рис. 1. ВСВГО без учета ограничений

В реальных же задачах управления для обеспечения реализуемости и поддержания системной надежности необходимо учитывать массу различных ограничений статического, динамического и интегрального характера. В связи с этим в работе рассматриваются модели ВСВГО, максимально приближенные к условиям конкурентного рынка.

Во второй главе кратко описываются основные подходы к решению задачи ВСВГО, использующие целочисленное программирование, так как задача дискретна по своей природе. Каждый генерирующий блок может быть только в двух состояниях: включенном и отключенном.

В общем виде математическая модель задачи ВСВГО содержит нелинейную целевую функцию и ограничения как в форме «равенство», так и в форме «неравенство».

Целевая функция, соответствующая критериям планирования, принятыми участниками рынка, в зависимости от способа организации рынка может быть либо минимизацией затрат на производство электроэнергии:

С = ¿¿[ОД')+ + ^ + А']-» тшп, (1)

1=1 1-1

либо максимизацией прибыли участников рынка:

п=±£{р;-/:)-с. (2)

и I

Здесь ТУ- множество генерирующих блоков, Г- множество интервалов планирования, Р/— мощность, вырабатываемая блоком ; на интервале t, прогнозное значение стоимости ЭЭ на интервале г для данного блока,

В{Р[) - кривая расходов топлива на выработку мощности, которая обычно представляется квадратичной функцией:

В{р;)^аг{р;)г+ьгр;+сп (3)

где ас,.— коэффициенты кривой расхода топлива блоком на выработку мощности,

2{Р' ) - эксплуатационные затраты блока, описываемые формулой:

Од')=г; ..?>', (4)

где Вг^ - базовая часть затрат, 2\ - удельные затраты, 8',-стоимость пуска блока:

5,'=(1-еГ| )-Ж( + 5'7; + 5'[/,., где количество часов, которые котел находился в отключенном состоянии перед пуском, г,- тепловая постоянная остывания котла, Ж. - затраты на пуск котла, 57]- стоимость пуска турбины, ЯС/,- стоимость операций по запуску всего котлоагрегата,

Д'- затраты на останов блока:

о; = Св+Кв-Р;, (6)

где С0 - постоянные затраты, удельные затраты. Ограничения включают:

а.) балансовое уравнение мощности;

б.) диапазон изменения активной мощности генераторов;

в.) время обязательной работы генераторов и простоя перед пуском;

г.) предельные значения перетоков мощности в контролируемых линиях и сечениях;

д.) минимальное число одновременно работающих генераторов на станции;

е.) максимальное число одновременно стартующих блоков на одной электростанции;

ж.)уровни напряжения в узлах схемы замещения электрической сети;

з.) предельно допустимые токи в элементах сети;

и.) другие ограничения.

С математической точки зрения получается задача нелинейной оптимизации с условием целочисленности части переменных. Пока не существует методик «прямого» решения подобного рода задач, поэтому приходится идти на упрощение постановки задачи. В работе с разной степенью детализации рассматриваются следующие методы: полного перебора;

■S списка приоритетов;

■S динамического программирования;

■S поиска с запретами;

S моделированного отжига;

•S экспертных систем;

■S нечетких систем;

•S искусственных нейронных сетей;

•S генетических алгоритмов;

S смешанно-целочисленного линейного программирования;

■S лагранжевых релаксаций.

Анализ показал, что наиболее универсальным является смешанно-целочисленное линейное программирование (СЦЛП), использующее методы ветвей и границ, отсечений, декомпозиции. Однако изначально заложенная линейная постановка задачи, требующая линеаризации нелинейной целевой функции, уравнений установившегося режима и всех ограничений, должна быть обоснована с позиций получающейся погрешности решения и проверена на тестовых задачах реальных ЭЭС высокой размерности.

В третьей главе описывается метод ВСВГО, базирующийся на СЦЛП и использующий опыт реализации систем планирования для крупных ОЭС таких разработчиков, как Areva, ABB, Siemens и д.р.

Применительно к условиям функционирования Единой энергосистемы России в работе предлагается следующая математическая модель.

В целевой функции оптимизации учитываются затраты генераторов, указанные в их заявках на продажу электроэнергии, и затраты на пуск генераторов. В соответствии с этими затратами формируется линейная целевая функция оптимизации:

1=1 ieG

где с' - стоимость выработки генератором энергии на интервале времени t;

P'g. - искомая мощность генератора i на интервале времени t; с'ир. - стоимость

пуска агрегата в час t; и\ - бинарная переменная, равная 1 при пуске агрегата i в час t и равная О-в противном случае.

Исходя из реальных условий работы генераторов и.для облегчения поиска решения генерирующие блоки разделены на три типа. Каждый тип имеет свои особенности при учете тех или иных ограничений:

S «Обычные» - можно отключать и включать при планировании режима. Для моделирования этих блоков используются все переменные, входящие в целевую функцию (7) и в ограничения, представленные в табл. 1.

^ «Неотключаемые» - нельзя отключать при планировании режима. Такие генераторные блоки учитываются значением вырабатываемой мощности Р^., при этом целочисленные переменные не используются.

«Балансирующие» - обеспечивающие баланс активной мощности в системе, по характеру использования их в целевой функции (7) они соответствуют «неотключаемым» блокам. Диапазон изменения мощности этих блоков задается от нуля до очень большой величины, а цена электроэнергии принимается на порядок выше, чем цена «обычных» и «неотключаемых».

Таблица 1

Ограничения целевой функции в задаче выбора состава оборудования

№ п/п Наименование Формула и пояснения

1 2 3

«Обычные» блоки

1 Диапазон изменения мощности блока р/гага ^ п( ^ р/тах .,/ и, '5< - -Ч 2 Ч где ¡1 - бинарная переменная, характеризующая состояние агрегата 1 в момент времени 1 (0 -отключен, 1 - включен), , Р™* - минимальная и максимальная мощность блока, если он находится в работе.

2 Скорость набора мощности блоком где - скорость набора мощности.

3 Скорость сброса мощности блоком где с1Р~ - скорость сброса мощности.

4 Минимальное время во включенном состоянии С+Г-1) к-1 где и] - бинарная переменная (1 - если блок стартует в момент времени г, 0 - в противном случае), Т" - минимальное количество интервалов планирования, на которых блок должен находиться в работе, если он стартовал на интервале времени к.

5 Минимальное время в отключенном состоянии (/+Г/-1) к-1 где (1\ - бинарная переменная (1 - если блок останавливается в момент времени г, 0 — в противном случае), Т/ - минимальное количество интервалов планирования, на которых блок должен находиться в отключенном состоянии, если он отключается на интервале времени к.

Окончание таблицы 1

1 2 3

6 Логические соотношения между бинарными переменными = и\ ~(1\, - если блок изменил свое состояние, то он либо стартует (и,' =1), либо останавливается С< =1 X и\ л- < 1 - запрет на одновременный пуск и останов блока, < 1, и\ < 1 - ограничения на переменные состояния.

«Неотключаемые» блоки

7 Диапазон изменения мощности блока р1т'т < р' <; р'пгах 2/ — г, — г,

8 Скорость набора мощности блоком

9 Скорость сброса мощности блоком

«Балансирующие» блоки

10 Диапазон изменения мощности блока 0 <Р' < Р"™*. " & — ^

Ограничения энергосистемы

11 Баланс мощности в энергосистеме ^Г р' = , где N' - потребление, которое должны (ей обеспечить генераторы, участвующие в ВСВГО в момент времени г.

12 Горячий резерв мощности где /г' - заданная технологом мощность горячего резерва.

13 Максимальный (минимальный) переток по контролируемому сечению р;тв < • р/ - р,'баз- < РГХ, где а, - коэффициент влияния мощности генератора г на переток мощности в линии /, Р'(6а!' -составляющая потока мощности в сечении (линии) от нагрузки и генераторов, не участвующих в выборе состава оборудования, Р/™" - минимально допустимый переток в данном сечении, Р/"" -максимально допустимый переток в сечении.

Основную сложность в создании математической модели представляет формирование сетевых ограничений. Для учета изменения потоков мощности в линии используется формула линеаризации приращений перетока мощности:

, дР дР1

ДР1 =-Д8 +-ДУ =

55 ЗУ

дР1 дР1 аГ ау"

Д5 ДУ

(В)

где Р и <3 - активная и реактивная мощности, V и 8 - модуль и угол напряжения узла. Так как заранее неизвестна генерация блоков, участвующих в ВСВГО, предлагается вычислять агрегированные коэффициенты влияния, т. е. эквивалентированные по группам узлов. Они рассчитываются отдельно по нагрузочным группам:

2>„ иг-

где кр} - коэффициент влияния мощности узла у на переток в линии р\Р}-мощность расположенная в узле _/';!)- множество узлов входящих в данную нагрузочную группу; к%- агрегированный коэффициент влияния мощности группы нагрузочных узлов на переток мощности в линии р и по генераторным группам:

^кр;-(РГ~РГ)

-:-, (10)

" X 1 ^ртах _ртт ^ ' 4 7

jeй

где Р"юх, Р"'" - максимальная и минимальная мощность генератора в узле j; Я - множество узлов, входящих в данную генераторную группу; кР - агрегированный коэффициент влияния мощности генераторной группы узлов на переток мощности в линии р.

В работе показано применение агрегированных коэффициентов влияния для базисного режима, что существенно упрощает учет сетевых ограничений.

Этапы разработанной методики ВСВГО

1. Расчет агрегированных коэффициентов влияния нагрузочных и генераторных групп на контролируемые сечения.

2. Получение прогнозного состояния ЭЭС без генерации блоков, участвующих в ВСВГО. На этом этапе разносятся прогнозы электропотребления районов, сальдо-перетоки, генерация блоков, заданная графиками, во все узлы схемы. Затем рассчитываются значения мощности нагрузочных и генераторных групп.

3. Формирование математической модели энергосистемы, состоящей из целевой функции (7) и ее ограничений в виде уравнений, представленных в табл. 1.

4. Поиск решения осуществляется при помощи специализированного ПО решения сложных математических задач (решателя). В процессе выполнения

работы было проверено несколько разных программ, однако только СРЬЕХ оказалась подходящей для такой крупной задачи СЦЛП.

5. Разнесение по узлам электрической схемы полученного графика генерации блоков, участвующих в ВСВГО.

6. Завершение ВСВГО и переход к другим задачам.

Полученная методика была реализована в виде программного обеспечения, блок-схема которого приведена на рис. 2.

Исходные данные Программные модули

Рис. 2. Блок-схема взаимодействия программных модулей

Работоспособность и надежность данного алгоритма были проверены на ряде тестовых расчетов, а также на реальных данных суточного планирования состава оборудования ЕЭС России. В результате была показана применимость данной методики для решения задачи ВСВГО крупных энергосистем. Максимальная рассчитанная задача ВСВГО с сетевыми ограничениями на 24 интервала планирования содержала схему ОДУ-Урала, состоящую из 820 узлов, 1300 ветвей и 331 генератора.

В результате проведенных расчетов было выявлено существенное влияние состава оборудования на сетевые коэффициенты. Поскольку они могут сильно отличаться от найденных в базисном режиме, в работе предлагается метод их последовательной коррекции в расчете состава оборудования.

Поскольку выбор состава оборудования по методике СЦЛП связан с линеаризацией как целевой функции, так и уравнений установившегося режима и системы ограничений, то необходимо исследование влияния нелинейности на погрешность решения. Для этой цели потребовалась разработка алгоритма и программы решения задачи ВСВГО в нелинейной постановке.

В четвертой главе описывается ВСВГО на основе нелинейной оптимизации по ХОП и одной из модификаций динамического программирования, использующей свойство сепарабельности. Данная методика является продолжением разработок 70-х годов прошлого века в нашей стране. Ее преимуществом является широкая распространенность суточного планирования загрузки генерирующих блоков на основе ХОП. В связи с этим полученная модификация ВСВГО обладает большей доступностью для восприятия технологами, чем метод, основанный на СЦЛП. Это помогает объединить расчет оптимального режима по ХОП и выбор состава оборудования при условии его наивыгоднейшей загрузки по нелинейной модели энергосистемы.

В целевую функцию в задаче ВСВГО входят суммарные затраты на выработку электроэнергии генерирующими блоками. Для упрощения изложения материала ниже рассматривается минимизация расхода топлива:

где ВС(РС) - суммарный расход топлива в энергосистеме при нагрузке

системы Рс\ В(Рп) - расход топлива генератором г при мощности РГ1; N -

множество всех генераторов. Здесь моделирование расхода топлива осуществляется нелинейной функцией (3).

Задаются следующие исходные данные:

^ ХОП на весь доступный диапазон регулирования активной мощности от Ртт до Ртах. Для примера на рис. 3 показана одноступенчатая характеристика, е^, £,ш, - минимальный и максимальные относительные приросты расхода топлива, соответствующие минимальной РтЫ и максимальной мощности Ртах блока; а - тангенс угла наклона ХОП. ^ затраты на пуск блока; ^ график прогноза нагрузки Рс(1).

(И)

8 А

шах

тах

Рис. 3. Задание ХОП

Разработанная методика выбора состава оборудования использует покоординатную оптимизацию (сепарабельность по генерирующим блокам), модификацию динамического программирования (называемую ниже методом «динамических переходов») при определении состояния г - ого блока 1) на интервале времени I, для получения графика состояния на всем промежутке планирования Т.

Для общей характеристики алгоритма можно выделить следующие этапы решения задачи ВСВГО:

1) чтение и подготовка исходных данных для расчета;

2) определение максимально допустимого состава генерирующего оборудования. Генераторы ранжируются по возрастанию относительного прироста расхода топлива еП, соответствующего точке пересечения кривой удельных расходов топлива у(р) и относительных приростов расхода топлива е{р). Начиная с максимального возможного состава оборудования, последовательно отключаются генераторы в порядке уменьшения еп, пока не будет обеспечено прохождение минимума нагрузки;

3) расчет нагрузки оставшегося оборудования по ХОП. Последовательно выполняя процедуру распределения нагрузки между генераторами в соответствии с их ХОП, получаются графики работы блоков;

4) определение блока, отключение которого приводит к максимальному суммарному перерасходу топлива на всех интервалах планирования. Для этого рассчитываются перерасходы топлива блоком на каждом интервале планирования, по сравнению с оптимальным режимом:

где Рп - мощность, при которой пересекаются кривые удельного расхода топлива и относительных приростов расхода топлива, Рр- мощность, полученная в результате распределения нагрузки между генераторами;

5) расчет перерасхода топлива, вызванного участием в работе наиболее неэкономичного блока. Величина перерасхода равна разнице между расходом топлива при работе данного генератора и при его отключении. Составляется график экономии топлива от отключения данного генератора, например, как это показано на рис. 4. Дополнительная экономия топлива соответствует положительным значениям, перерасход - отрицательным значениям.

если Рр < Рп, |[у(р) - £(р)]с1р,

П(р) =

рр рр

(12)

если Рр > Рп, |[/(р) - г(р)]ф,

жЭ,т.у.т.

-4-

Рис. 4. Экономия топлива блоком на интервалах планирования

6) определение интервалов отключения. Методом «динамических переходов» формируется график состояния блока 8(1). Например, на рис. 5 показан график состояния одного блока на интервале Т, предусматривающий одно отключение (момент ¡шкл) и одно включение (момент ¡екл). Более подробно работа данного алгоритма рассмотрена ниже;

о-

г.

"откл 1вхл Т ^

Рис. 5. График отключений блока

7) проверка окончания расчета. Проверяется, не превышает ли экономия топлива на одном из интервалов планирования затраты на пуск блока: если да, то блок отключается и расчет повторяется с пункта 3; если нет, то выполняется пункт 8;

8) отображение и анализ полученных результатов.

Работа алгоритмов в части определения интервалов отключения может быть проиллюстрирована следующим примером.

Пусть получены результирующие экономии топлива для одного генератора на интервалах планирования, как это показано на рис. 6. Здесь ширина области рассмотрения принята равной трем интервалам и показана пунктирной «рамкой». Экономия от отключения блока нанесена либо над, либо под графиком состояния.

| -12 1 * 9 -2 ; 8 -111 31-1 11 -12 I,

Рис. б. Область рассмотрения

Объединение интервалов в рамках рассматриваемого окна выгодно в том случае, когда суммарная экономия топлива на интервалах в рамках окна больше либо равна максимальной экономии на одном из рассматриваемых интервалов:

Э0>МАХ(Э,,Э2,Э3), (13)

где Э0 - экономия от объединения интервалов планирования во всей области рассмотрения: Э0 = Э, + Э2 + Эг; Э, - экономия от отключения блока на интервале 1 в области рассмотрения; Э2 - экономия от отключения блока на интервале 2 в области рассмотрения; Э3 - экономия от отключения блока на интервале 3 в области рассмотрения.

При последовательном перемещении рамки находится область с максимальной выгодой от суммирования. В зависимости от заданного числа отключений на интервале Т процесс оптимизации графика либо заканчивается, либо повторяется.

На первой итерации просматривается весь интервал планирования и определяется область, от объединения интервалов которой будет получен наибольший прирост экономии топлива. Величины Э,,Э2,Эз,Э0 для рассматриваемого примера приведены в табл. 2.

Таблица 2

№ инт. Э,, т.у.т э2, т.у.т Э3, т.у.т Э0, т.у.т Объединить?

1 -12 9 -2 -5 Нет

2 9 -2 8 15 Да

3 -2 8 -11 -5 Нет

4 8 -11 3 0 Нет

5 -11 3 -1 -9 Нет

6 3 -1 11 13 Да

7 -1 11 -12 -2 Нет

В результате первой и последующих итераций получаются следующие графики работы блока, показанные на рис. 7.

ад I 1

ад 1

о-

ад

1 о-

ад 1

исходное состояние

-12 9 -2 8 -11 3 -1 11 -12 1

итерация 1

-12 15 -11 3-1 11 -12 1

ж итерация 2

-12 15 -11 13 -12 1 —к.

А итерация 3

-12 17 -12 1

Рис. 7. Определение состояния блока

Таким образом, после третьей итерации график работы агрегата на промежутке Г приобретает вид, из которого следует, что при одном отключении результирующая экономия составит 17 т.у.т. Если число отключений блока заведомо ограничивается и оно не должно превышать Ыотт, то методом фиктивных (завышенных) пусковых расходов это легко достигается.

Сравнение алгоритмов ВСВГО осуществлялось формированием заданий для программы «ШСот», реализующей алгоритмы:

1 - на основе использования СЦЛП;

2 - на основе использования оптимизации по ХОП и метода «динамических переходов».

При сопоставлении алгоритмов 1 и 2 полученные расходы топлива блоками рассчитывались вначале по нелинейной модели, а затем по линейной. Это связанно с тем, что алгоритм 1 использует линейную модель, а алгоритм 2 -нелинейную, поэтому результаты необходимо прежде всего привести к единой мере оценки, а именно: либо к линейной, либо к нелинейной модели расхода топлива генератором.

Для демонстрации результатов работы алгоритмов ВСВГО использовались одинаковые исходные данные, приведенные в табл. 3 и 4; задавался одинаковый график нагрузки, представленный в табл. 5; рассматривалась работа 10 генераторов на 10 интервалах планирования.

Таблица 3

Исходные данные для расчета _

№ генератора Та То рГпип 8/ р[ тах ¿К 2- Т" < «р,

1 12 0 435 435 897 359 359 1 1 0.47 1687

2 12 0 253 253 471 189 189 1 1 0.15 286

3 12 0 295 295 635 254 254 1 1 0.32 812

4 12 0 254 254 601 240 240 1 1 0.29 690

5 12 0 249 249 345 138 138 1 1 0.18 251

6 12 0 595 595 933 373 373 1 1 0.31 1147

7 12 0 175 175 426 170 170 . 1 1 0.16 280

8 12 0 552 552 836 334 334 1 1 0.44 1485

9 12 0 483 483 785 314 314 1 1 0.33 1036

10 12 0 374 374 475 190 190 1 0.23 436

В табл. 3 приведено количество интервалов планирования, на которых генерирующий блок находился в работе до начала планирования Т" (инт.) и количество интервалов планирования, на которых генерирующий блок был отключен до начала планирования Т' (инт.), а также мощность, которую нес блок перед интервалами планирования Р^ (МВт).

Для сравнительных расчетов все ХОП генераторов задавались одним отрезком приростов расхода топлива, как это показано на рис. 3. Соответствующие результаты представлены в табл. б и 7.

Таблица 4

Таблица 5

ХОП генераторов

№ "^тах > р . тш > £тт ' Р тах > . &тах'

генератора Т.у.Т МВт т.у.т/МВт*ч МВт т.у.т/МВт*ч

1 422 435 0.463 897 0.483

2 72 253 0.146 471 0.172

3 203 295 0.311 635 0.333

4 172 254 0.268 601 0.294

5 63 249 0.171 345 0.204

6 287 595 0.302 933 0.319

7 70 175 0.146 426 0.205

8 371 552 0.439 836 0.458

9 259 483 0.309 785 0.353

10 109 374 0.222 475 0.241

Номер Нагрузка,

интервала МВт

1 3648

2 3248

3 3104

4 3768

5 4376

6 3896

7 3328

8 3768

9 4360

10 3611

Расчет по алгоритму 1 (СЦЛП)

Таблица б

№ генератора Номер интервала планирования и соответствующая вырабатываемая мощность, МВт

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

1 435 435 435 435 435 435 435 435 435 435

2 471 471 471 471 471 471 468 471 471 471

3 295 295 295 295 295 295 295 295 295 295

4 254 254 254 339 601 371 254 254 601 254

5 249 0 0 249 345 345 249 345 345 278

6 595 595 595 595 845 595 595 595 829 595

7 426 340 196 426 426 426 175 426 426 426

8 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

9 483 483 483 483 483 483 483 483 483 483

10 440 374 374 475 475 475 374 464 475 374

Таблица 7

Расчета по алгоритму 2 (ХОП)

№ генератора Номер интервала планирования и соответствующая вырабатываемая мощность, МВт

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

2 471 471 471 471 471 471 471 471 471 471

3 295 295 295 295 526 299 295 295 515 295

4 558 254. 254 601 601 601 254 601 601 521

5 345 345 290 345 345 345 345 345 345 345

6 595 595 595 672 933 780 595 672 933 595

7 426 426 341 426 426 426 426 426 426 426

8 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

9 483 483 483 483 599 499 483 483 594 483

10 475 379 374 475 475 475 459 475 475 475

Получены следующие суммарные расходы топлива по нелинейной модели - табл. 8, и по линейной модели - табл. 9. Приняты обозначения: ЛВЫР- расход на выработку электроэнергии блоками, (т.у.т.); Дшм- расход на изменение состояния блока (включение, отключение), (т.у.т.); Ясумм- суммарный расход топлива, (т.у.т.).

Таблица 8

Расход топлива, рассчитанный по нелинейной модели_

1 - СЦЛП 2-ХОП Разница 1 - 2

■^выр > т.у.т •^изм> т.у.т ■^СУММ > т.у.т ■^ВЬЕР > т.у.т ■^изм> т.у.т ^СУММ > т.у.т ^ВЫР > т.у.т ^изм > т.у.т •^СУММ > т.у.т

10261 1736 11997 9333 3172 12506 927 -1436 -509

Таблица 9

Расход топлива, рассчитанный по линейной модели_

1 - СЦЛП 2-ХОП Разница 1 - 2

^ВЫР > т.у.т ^изм > т.у.т ■^СУММ ' т.у.т ■^ВЫР> т.у.т ■^изм> т.у.т о СУММ ' т.у.т ■^ВЫР • т.у.т ■^изм> т.у.т -^СУММ > т.у.т

10293 1736 12030 9355 3172 12528 938 -1436 -498

На основании выполненного вычислительного эксперимента можно сделать основные выводы:

✓ рассмотренные алгоритмы дают разные графики состояния блоков, однако число отличий невелико, в данном примере отличаются состояния только 1-го и 5-го генераторов; S чаще всего генерируемая мощность блоков, рассчитанная по разным алгоритмам, совпадает, за исключением части блоков, на загрузку которых повлияло изменение состава оборудования. Поскольку по одному расчету невозможно судить об эффективности алгоритмов, была проведена серия из 8 расчетов на 24 интервалах, при этом в двух первых заданиях планировалась работа 10 генераторов, в б последующих заданиях -100 генераторов.

Расчеты проводились на компьютере с процессором Intel Pentium IV 3000 МГц с 256 Мб оперативной памяти под управлением Windows ХР SP2. Расчет каждого варианта занимал незначительное время, сопоставимое со временем формирования задания на расчет, поэтому измерение времени поиска решения не осуществлялось.

Вычислялись значения целевой функции как по нелинейной модели расхода топлива (табл. 10), так и по линейной (табл. 11). Цифры, соответствующие минимальным расходам топлива, выделены жирным шрифтом. Относительная разница AR в суммарных расходах топлива по алгоритмам 1 и 2 вычислялась как:

■^СУММ

где ^¿уммИ Лсумм - суммарные расходы топлива по алгоритмам 1 и 2.

Таблица 10

Расходы топлива, рассчитанные по нелинейной модели

Номер 1 -СЦЛП 2-ХОП Разница

задания 1 -2

на ■^ВЫР > •^изм > ^СУММ ' ^ВЫР > ■^ИЗМ 1 -^СУММ > AR,

расчет т.у.т т.у.т т.у.т т.у.т т.у.т т.у.т %

1 36217 0 36217 36205 0 36205 0.03

2 35899 0 35899 36083 633 36716 -0.88

3 435596 11616 447212 435496 12126 447623 -0.09

4 466754 15531 482286 471634 11423 483057 -0.16

5 446687 14219 460906 448769 11995 460763 0.03

6 407279 13812 421091 408903 11939 420842 0.06

7 411388 11518 422906 413557 9034 422590 0.07

8 471134 11704 482838 470932 11704 482635 0.04

Расходы топлива, рассчитанные по линейной модели

Таблица 11

Номер 1 -СЦЛП 2-ХОП Разница

задания 1-2

на ^ВЫР > ■^ИЗМ ' ■^СУММ > •^ВЫР > ■^ИЗМ' ■^СУММ > ля,

расчет т.у.т т.у.т т.у.т т.у.т т.у.т т.у.т %

1 36324 0 36324 36334 0 36334 -0.03

2 36020 0 36020 36179 633 36812 -0.82

3 436458 11616 448074 436606 12126 448732 -0.15

4 467466 15531 482997 473004 11423 484427 -0.30

5 447257 14219 461476 449810 11995 461805 -0.07

6 408292 13812 422104 410310 11939 422249 -0.03

7 412347 11518 423865 415040 9034 424074 -0.05

8 472316 11704 484019 472510 11704 484214 -0.04

Проведенные расчеты показывают, что алгоритмы дают составы оборудования одинаковые по своей экономичности в пределах инженерной погрешности. Алгоритм 1, использующий СЦЛП, дает лучший результат, если расход топлива рассчитывать по линейной модели. Алгоритм 2, использующий ХОП, показывает хорошие результаты для нелинейной модели. Так как расчет расхода топлива по нелинейной модели отвечает реальности в большей степени, то можно сказать о том, что с позиции адекватности моделируемому объекту (ЭЭС) в данном вычислительном эксперименте оказался лучшим алгоритм 2. Однако, учитывая хорошую проработанность алгоритма СЦЛП на основе решателей и незначительную разницу в полученных расходах топлива (см. АЛ), а также большую готовность программы ШСот для промышленного использования, следует на данном этапе разработки матобеспечения отдать предпочтение алгоритму 1.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

Радикальные преобразования в электроэнергетике стали мировой тенденцией, затронувшей большинство развитых и ряд развивающихся государств мира. Внедрение в России конкуренции в энергетике совпадает с современными направлениями реформирования и требует изменений в системе суточного планирования режима работы энергообъединений. Использование формализованного ВСВГО в процессе планирования режимов на сутки вперед обеспечит прозрачность и оптимальность принимаемых решений.

В ходе проведенной работы получены следующие результаты.

1. Проанализированы методы поиска решения целочисленных задач и показана возможность применения их для выбора состава оборудования.

2. В соответствии с целевой моделью оптового рынка электроэнергии и мощности разработана математическая модель централизованного выбора состава работающего генерирующего оборудования на основе решения задачи смешанно-целочисленного линейного программирования.

3. Для упрощения поиска решения генераторы разбиты на типы «обычный» и «неотключаемый», соответствующие реальным режимам работы блоков, а также введены ослабления балансовых ограничений с помощью генераторов, отнесенных к специальному типу «балансирующий». Это привело к значительному сокращению времени поиска решения сложной многопараметрической задачи ВСВГО.

4. Предложен метод учета сетевых ограничений на основе агрегированных коэффициентов влияния. Для учета нелинейности при задании сетевых ограничений предлагается метод последовательной коррекции сетевых коэффициентов.

5. Произведен оценочный расчет размерности получаемой задачи смешанно-целочисленного программирования. Показано, что реальные задачи уровня ЕЭС могут иметь несколько десятков тысяч переменных и несколько сотен тысяч ограничений, и предложенные алгоритмы в состоянии справиться с такой большой размерностью.

6. Алгоритмизирована и реализована в виде программного обеспечения методика ВСВГО на основе ХОП и метода «динамических переходов», основным достоинством которой является учет нелинейности в затратах на выработку электроэнергии. Проверена ее корректность при расчетах с различными исходными данными.

7. Выполнено сравнение двух алгоритмов ВСВГО, использующих СЦЗЛП и ХОП. Метод на основе ХОП показал лучший результат по расходу топлива, рассчитанного по нелинейной модели, однако существенного влияния нелинейности при этом не выявлено. Расчеты на реальных данных (схема, содержащая 331 генератор, 820 узлов, 1300 ветвей) показали работоспособность алгоритмов. Рекомендован алгоритм на основе СЦЛП.

8. Разработано программное обеспечение ШСот, реализующее ВСВГО для крупных энергосистем, проведены тестовые расчеты на реальных данных суточного планирования ОЭС Урала.

9. Намечены задачи исследования и пути совершенствования алгоритмов ВСВГО в направлении:

объединения линейной модели ВСВГО и нелинейной оптимизации по активной мощности;

лучшего учета нелинейности расходных характеристик посредством увеличения числа ступеней ценовых заявок на выработку электроэнергии.

10. Намечены этапы дальнейшего развития разработанного программного обеспечения:

^ переход к унифицированной модели хранения и доступа к исходным

данным с другими программными комплексами; ^ внесение изменений в порядок формирования сетевых ограничений; ^ переход к двухуровневой оптимизации по составу оборудования и активной мощности.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Научные статьи, опубликованные по списку ВАК

1. Бартоломей П.И. Выбор состава работающего генерирующего оборудования в условиях конкурентного рынка электроэнергии / П.И. Бартоломей, В.Г. Неуймин, Шубин Н.Г., A.C. Александров // Вестник УГТУ-УПИ. Энергосистема: управление, качество, конкуренция: Сборник докладов II Всероссийской научно-технической конференции. Екатеринбург: ГОУ ВПО УГТУ-УПИ, 2004. № 12 (42). 500 с.

2. Бартоломей П.И. Решение задачи выбора состава работающего генерирующего оборудования в условиях конкурентного рынка электроэнергии и мощности / П.И. Бартоломей, В.Г. Неуймин, A.C. Александров // Научные труды VI отчетной конференции молодых ученых ГОУ ВПО УГТУ-УПИ: Сборник статей. В 2 ч. Екатеринбург: ГОУ ВПО УГТУ-УПИ, 2004. Ч 1. 445 с.

3. Александров A.C. Отработка методики выбора состава работающего оборудования в ОДУ Урала / A.C. Александров, П.И. Бартоломей, В.Г. Неуймин // В 38 Вестник УГТУ-УПИ. Проблемы управления электроэнергетикой в условиях конкурентного рынка: Сборник трудов / отв. ред. П.И. Бартоломей. Екатеринбург: ГОУ ВПО УГТУ-УПИ, 2005. № 12 (64). 500 с.

Публикации в других изданиях

4. Александров A.C. Оптимизация состава генерирующего оборудования ЭЭС в условиях конкурентного рынка / A.C. Александров, П.И. Бартоломей, Т.Ю. Паниковская, В.Г. Неуймин, Н.Г. Шубин // В кн.: Материалы научно-практической конференции «Энергосберегающие техника и технологии». Екатеринбург: 2003. C.38-4I.

5. Аюев Б.И. Оптимизация состава генерирующего оборудования в условиях конкурентного рынка электроэнергии / Б.И. Аюев, В.Г. Неуймин, A.C. Александров // В тр. второй международной научно-технической конференции «Энергетика, экология, энергосбережение, транспорт» / Под ред. В.П. Горелова, H.H. Лизалека. - Новосибирск: Изд-во Новосиб. Гос. акад. водн. трансп., 2004. С. 10-12.

6. Ayuyev B.I. Unit Commitment with Network Constraints / B.I. Ayuyev, P.M. Yerokhin, N.G. Shubin, V.G. Neujmin, A.A. Alexandrov // 2005 IEEE St. Petersburg PowerTech Proceedings. Energy Systems Institute, St. Petersburg Polytechnical University. -С.-П6, 2005, CD.

7. Бартоломей П.И. Задача определения состава генерирующего оборудования, исследование применения решателей / П.И. Бартоломей, В.Г. Неуймин, A.C. Александров // Проблемы и достижения в промышленной энергетике: Сборник докладов V научно-практической конференции с международным участием в рамках выставки «Энергетика и электротехника. Светотехника» (15-18 ноября 2005 г.) - Екатеринбург: Уральские выставки -2000, 2005-200 с.

8. Александров A.C. Выбор состава оборудования в рыночных условиях / A.C. Александров, П.И. Бартоломей, В.Г. Неуймин // Технологии управления режимами энергосистем XXI века. Сборник докладов Всероссийской научно-практической конференции // Отв. ред. А.Г. Фишов - Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2006.-251 с.

ИД №06263 от 12.11.2001 г.

Подписано в печать 17.01.2007 Формат 60 х 84 1/16

Бумага типографская Плоская печать Усл. печ.л. 1,4

Уч.-изд.л. 2,1 Тираж 120 Заказ 2

Редакционно-издательский отдел ГОУ ВПО УГТУ-УПИ 620002, Екатеринбург, ул. Мира, 19

Ризография НИЧ ГОУ ВПО УГТУ-УПИ 620002, Екатеринбург, ул. Мира, 19

Оглавление автор диссертации — кандидата технических наук Александров, Александр Сергеевич

СОКРАЩЕНИЯ.

ВВЕДЕНИЕ.

1. МЕСТО И РОЛЬ ЗАДАЧИ ВЫБОРА СОСТАВА ВКЛЮЧЕННОГО ГЕНЕРИРУЮЩЕГО ОБОРУДОВАНИЯ (ВСВГО) В СОВРЕМЕННОЙ ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИКЕ.

1.1. Реформы в электроэнергетике России.

1.2. Опыт создания рынков электроэнергии за рубежом.

1.3. Выбор состава оборудования при различных формах организации конкурентного рынка электроэнергии.

1.4. Структура конкурентного рынка электроэнергии России.

1.5. Выводы.

2. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ВЫБОРА СОСТАВА ОБОРУДОВАНИЯ И ОСНОВНЫЕ ПОДХОДЫ К ЕЕ РЕШЕНИЮ.

2.1. Описание задачи ВСВГО.

2.2. Постановка задачи.

2.3. Краткое описание методик поиска решения.

2.4. Исследования, посвященные задаче ВСВГО применительно к энергосистемам России.

2.5. Выводы.

3. АЛГОРИТМ НА ОСНОВЕ МЕШАННО-ЦЕЛОЧИСЛЕННОГО ЛИНЕЙНОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ (СЦЛП).

3.1. Описание.

3.2. Формулировка задачи в математической форме.

3.3. Приблизительная оценка размера задачи СЦЛП для ВСВГО.

3.4. Реализация математической модели ВСВГО на основе СЦЛП в программе «UnCom».

3.5. Выводы.

4. АЛГОРИТМ НА ОСНОВЕ ХОП И МЕТОДА «ДИНАМИЧЕСКИХ ПЕРЕХОДОВ».

4.1. Формулировка задачи ВСВГО в нелинейной постановке.

4.2. Описание исходных данных.

4.3. Алгоритм выбора состава оборудования.

4.4. Метод «динамических переходов».

4.5. Пример расчета состава оборудования.

4.6. Сравнение алгоритмов ВСВГО на основе СЦЛП и ХОП.

4.7. Направления дальнейшего развития.

4.8. Выводы.

Введение 2007 год, диссертация по энергетике, Александров, Александр Сергеевич

Оптимизация режима электроэнергетической системы (ЭЭС) является одной из важнейших задач диспетчерского управления независимо от того, в какой среде взаимодействия производителей и потребителей она функционирует. Хотя при этом критерии и методики поиска управляющих воздействий могут быть различными.

Поскольку график нагрузки всех энергосистем не постоянен и иногда имеет значительные перепады, соответственно должна изменяться и выработка электроэнергии. Иногда это невозможно на одном и том же оборудовании, иногда не удовлетворяет принятым критериям оптимальности управления, тогда возникает задача выбора состава включенного генерирующего оборудования (ВСВГО). В полученном решении должны выполняться ограничения на допустимость режима работы энергосистемы и самих генераторов. Особенно острой эта задача становится в выходные и праздничные дни, когда потребление резко снижается и часто даже физически невозможно оставить все генерирующие мощности в работе.

До недавнего времени все станции и сети были единым предприятием, и поэтому в прозрачности решений о составе оборудования никто не был заинтересован, так как основным приоритетом являлось выполнение договорных обязательств и поддержание системной надежности. Оптимальность же выбора работающего оборудования не представляла интереса по причине оплаты электроэнергии по тарифу всех расходов на выработку электроэнергии. Отсутствие инвестиционной составляющей в тарифе привело к тому, что появилась тенденция к недостатку генерирующих мощностей. Использование тарифов не способствовало снижению издержек на производстве, а наоборот стимулировало их увеличение. Данное положение могло измениться лишь в случае демонополизации всей отрасли и развития конкуренции[49].

В настоящее время требуются серьезные капиталовложения в энергетику для ее развития, так как исчерпан накопленный ранее запас. Для привлечения частных инвестиций в генерацию был запущен процесс создания состязательных взаимоотношений в сфере выработки и продажи электроэнергии. Первым шагом на этом пути стал запуск с 1 ноября 2003 конкурентного сектора «5-15%» оптового рынка электроэнергии [2,3], в котором цена от 5 до 15 процентов электроэнергии формируется на основе торгов. Стоимость определяется принципом уравновешивания спроса на товар его предложением. В дальнейшем планируется переход к 100% продаже электроэнергии через аукцион конкурентного рынка электроэнергии.

При сохранении существующего порядка планирования возможны ситуации, когда генераторы, подавшие заявки выше равновесной цены, будут вырабатывать минимальную мощность и станут ценопринимающими. Такая ситуация невыгодна как генераторам, вырабатывающим минимальную мощность (и получающим за нее по равновесной цене, которая ниже их заявки), так и другим генераторам, чья заявка не была полностью реализована [57]. В этих условиях необходимо совместить выбор состава генерирующего оборудования и аукцион электроэнергии. Полученный процесс должен обеспечивать оптимизацию по принятым участниками критериям, с целью получения максимальной прибыли продавцами электроэнергии и наименьшей стоимости ее для покупателей, при условии соблюдения ограничений генерирующих блоков, резервов и передающей сети.

В настоящее время на рынке электроэнергии и мощности отсутствует механизм формализованного определения состава работающего генерирующего оборудования. Это обусловлено переходным периодом в энергетике и отсутствием отечественных разработок по данной теме, применимых в новых условиях и доведенных до промышленной эксплуатации. При планируемом дальнейшем увеличении объема сектора свободной торговли электроэнергией состав оборудования будет оказывать все большее влияние на стоимость электроэнергии и прибыль участников рынка. Внедрение процедуры формализованного выбора состава оборудования даст следующие выгоды для участников рынка [59]:

Прозрачность - отсутствие дискриминации участников по нерыночным критериям. Таким образом, участники рынка будут получать лучшее представление о перспективах инвестирования средств и гарантиях получения прибылей. Это поможет привлечь частных инвесторов.

Оптимальность - в результате процесса планирования будет получаться распределение нагрузки между станциями, приводящее к минимальным издержкам на выработку электроэнергии, либо к максимальному благосостоянию участников планирования. Очевидно, если в работе будут оставаться агрегаты, вырабатывающие электроэнергию по более низкой цене, а более дорогие остановлены, то получится лучшее распределение нагрузки между агрегатами, находящимися в работе. Все это приведет к снижению стоимости электроэнергии для всех участников рынка. Данная ситуация будет выгодна потребителям и эффективным генерирующим компаниям, так как потребители получат электроэнергию по более низкой цене, а генерирующие компании дополнительную прибыль.

Приведение в действие механизма ВСВГО потребует организации новых технических, правовых, информационных, финансовых взаимоотношений субъектов рынка.

В настоящее время в процессе планирования краткосрочных режимов работы задача выбора состава включенного генерирующего оборудования (ВСВГО) решается с помощью заранее подготовленного списка приоритетов, который составляется на основе затрат на выработку электроэнергии. При использовании данного метода не гарантируется оптимальность получаемого решения для всего промежутка планирования, а ограничения самих генерирующих блоков и передающей сети учитываются эмпирически, что приводит к завышенной роли «человеческого фактора» в принятии решений.

Одна из причин отсутствия развития методик ВСВГО находится в прошлом. Ранее в СССР существовал дефицит генерирующих мощностей, при котором все оборудование находилось в работе и его отключение могло быть вызвано лишь техническими неисправностями, профилактикой, режимом передающей сети, но никак не экономическими критериями. По этой причине генераторы в нашей стране строились с расчетом на то, что они должны как можно реже отключаться. Соответственно, не развивались и алгоритмы определения оптимального состава оборудования. С введением рыночных взаимоотношений появилась необходимость в глубокой модернизации алгоритмов планирования и управления энергосистемами.

В электроэнергетике необходимо учитывать условия увеличения конкуренции на рынке, такие как прозрачность и оптимальность принятия решений, влияющих на доходы и расходы участников. Существующий алгоритм отбора генерирующих блоков по приоритету не в полной мере отвечает данным требованиям. Для участников рынка остается непонятным, на каком основании системный оператор планирует отключение тех или иных блоков. Поэтому требуется разработка формализованного ВСВГО, удовлетворяющего требованиям прозрачности и оптимальности получаемых решений.

Наряду с алгоритмами, разработанными в 70-е годы прошлого столетия для управления плановой энергетикой, появились новые подходы, связанные с появлением программных продуктов (так называемых решателей), реализующих различные задачи математического программирования в канонической постановке. Создание на их основе методики планирования больше соответствует требованиям рынка. В первую очередь речь идет об использовании смешанно-целочисленного линейного программирования (СЦЛП). Полезно также отметить, что решение задачи ВСВГО предъявляет высокие требования к программному обеспечению (ПО) и аппаратной части компьютеров из-за большой размерности и целочисленности переменных.

В результате внедрения алгоритмизированной методики ВСВГО участники рынка должны получить следующее:

S уверенность в соответствии состава оборудования заданным критериям управления в условиях конкурентного рынка;

•S знание о беспристрастности в принятии решений;

S возможность проверки результатов и формирования стратегии поведения на последующих интервалах планирования.

Научная новизна.

Практическая ценность работы. Исследования алгоритмов решения задачи ВСВГО позволили создать программное обеспечение (ПО), которое может быть положено в основу формализованного определения состава работающего оборудования крупных энергообъединений. Разработанная программа «UnCom» включена в состав программного комплекса «Rastr», являющегося широко распространенным в энергосистемах России и служащего для расчета режима, оптимизации по активной и реактивной мощности, оценки состояния и решения других электроэнергетических задач.

Алгоритмы ВСВГО были проверены в ходе тестирований программы «UnCom» в Центральном диспетчерском управлении ЕЭС России и ОДУ Урала. Тестирование проводилось для нужд краткосрочного планирования на сутки вперед, в итоге были получены положительные результаты. В дальнейшем планируется промышленная реализация ВСВГО для ЕЭС России в рамках процесса подготовки к проведению торгов на сутки вперед.

Апробация работы. Материалы работы докладывались и обсуждались на следующих семинарах и конференциях:

S второй международной научно-технической конференции «Энергетика, экология, энергосбережение, транспорт», г. Тобольск, 2004 г.;

S второй Всероссийской научно-технической конференции «Энергосистема: управление, качество, конкуренция», г. Екатеринбург, 2004 г.;

S международной научно-технической конференции «2005 IEEE Russia Power Tech», г. Санкт-Петербург, 2005 г.;

S пятой научно-практической конференции с международным участием в рамках выставки «Энергетика и электротехника. Светотехника», г. Екатеринбург, 2005 г.; Всероссийской научно-практической конференции «Технологии управления режимами энергосистем XXI века», г. Новосибирск, 2006 г.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 8 работ [105-112], в том числе 3 работы в реферируемых изданиях ВАК.

Во введении изложена общая характеристика диссертационной работы: показана ее актуальность, сформулирована цель работы, отражена научная новизна и практическая ценность.

В первой главе описываются предпосылки появления интереса к ВСВГО. Представлена текущая ситуация в структуре энергетической отрасли в России и зарубежных странах, анализируются причины начала реформирования. Особое внимание уделено методам суточного планирования при различных формах организации конкурентного рынка электроэнергии. Проводится анализ мировых тенденций развития и дается характеристика текущей стадии. Описывается структура создаваемого рынка электроэнергии и процедура осуществления суточного планирования. Показана необходимость процедуры ВСВГО при проведении торгов электроэнергией и сформулированы основные требования к ней.

Во второй главе формулируется в общем виде задача ВСВГО, приводятся описания математических подходов к ее решению. Кратко представляется суть алгоритмов и их эффективность, осуществляется анализ на предмет их применимости для решения поставленной задачи.

Третья глава посвящена алгоритму ВСВГО, разработанному на основе смешанно-целочисленного программирования и реализованному в программе «UnCom». Описываются основные части математической модели и ее особенности, характерные для условий нашей страны.

В четвертой главе представлено описание алгоритма ВСВГО, основанного на использовании ХОП и метода «динамических переходов». Затрагиваются основные аспекты реализации и описывается алгоритм.

Производится сравнение эффективности алгоритмов ВСВГО на основе смешанно-целочисленного программирования и на использовании ХОП и метода «динамических переходов».

Излагаются направления дальнейших модификаций методик и программного обеспечения ВСВГО.

Приложение содержит акт внедрения программного обеспечения на основе разработанных алгоритмов ВСВГО в ОАО «СО-ЦДУ ЕЭС».

Работа выполнена на кафедре «Автоматизированные электрические системы» ГОУ ВПО «Уральский государственный технический университет - УПИ», г. Екатеринбург.

Автор выражает глубокую признательность научному руководителю Петру Ивановичу Бартоломею и научному консультанту Владимиру Геннадьевичу Неуймину за постоянную поддержку и помощь в работе.

Заключение диссертация на тему "Выбор состава работающего генерирующего оборудования в условиях конкурентного рынка электроэнергии и мощности"

4.8.Выводы

1. В соответствии с целевой моделью оптового рынка электроэнергии и мощности был разработан алгоритм выбора состава оборудования на основе оптимизации загрузки генераторов по ХОП, использующий метод динамических переходов для определения интервалов отключения генерирующих блоков.

2. Алгоритм был реализован в составе программного обеспечения «UnCom», базирующегося на программном комплексе «Rastr».

3. Была проверена работоспособность разработанной методики на ряде тестовых расчетов.

4. По результатам сравнения алгоритмов выбора состава оборудования можно отметить:

S Алгоритм на основе СЦЛП дает лучший результат по расчету топлива по линейной модели.

S Алгоритм на основе ХОП, хотя и является менее проработанным, чем на основе СЦЛП, дает сравнимый, а в ряде случаев лучший результат.

•S Алгоритм на основе ХОП приводит к меньшему количеству отключаемых генераторов в процессе расчета, что положительно влияет на системную надежность.

S Разница в нагрузках блоков проявляется только для небольшой части блоков, обеспечивающих регулирование частоты. Основная часть блоков оказывается либо на минимуме, либо на максимуме своего регулировочного диапазона.

S Разница в расходе топлива при расчетах по алгоритмам на основе линейной и нелинейной моделей оказывается незначительной, т.е. в приделах инженерной погрешности и погрешности исходных данных.

S В процессе проведения расчетов выяснилось, что поиск отключаемого блока на основе перерасхода топлива дает менее выгодный результат, чем критерий среднего удельного расхода топлива блоком на интервале планирования. В результате оказалось, что выгоднее отключать блок с максимальным средним удельным расходом топлива. 5. Поставлены цели дальнейшего совершенствования алгоритмов программного обеспечения ВСВГО при помощи:

S Унификации обмена данными с другими программными комплексами посредством использования унифицированной модели хранения исходных данных; S Расчета агрегированных коэффициентов влияния и опасных сечений в результате утяжеления исходного режима до полученного в результате предварительного ВСВГО, вместо использования предварительно рассчитанных, что позволит лучше учесть сетевые ограничения и, соответственно, улучшить качество планирования; S Использования модуля оптимизации по активной мощности, что обеспечит учет нелинейности параметров электрической сети и поддержание напряжения в узлах электрической схемы.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Радикальные преобразования в электроэнергетике стали мировой тенденцией, затронувшей большинство развитых и ряд развивающихся государств мира. Внедрение в России конкуренции в энергетике совпадает с современными направлениями реформирования и требует изменений в системе суточного планирования режима работы энергообъединений. Использование формализованного ВСВГО в процессе планирования режимов на сутки вперед обеспечивает прозрачность и оптимальность принимаемых решений.

В ходе проведенной работы получены следующие результаты:

5. Произведен оценочный расчет размерности получаемой задачи смешанно-целочисленного программирования. Показано, что реальные задачи уровня ЕЭС могут иметь несколько десятков тысяч переменных и несколько сотен тысяч ограничений, и предложенные алгоритмы в состоянии справится с такой большой размерностью.

8. Разработано программное обеспечение UnCom, реализующее ВСВГО для крупных энергосистем, на нем проведены тестовые расчеты на реальных данных суточного планирования ОЭС Урала и ЕЭС России, акт внедрения в ОАО «СО-ЦДУ ЕЭС» приведены в приложении.

9. Намечены задачи исследования и пути совершенствования алгоритмов ВСВГО в направлении:

S объединения линейной модели ВСВГО и нелинейной оптимизации по активной мощности;

S лучшего учета нелинейности расходных характеристик посредством увеличения числа ступеней ценовых заявок на выработку электроэнергии.

10. Намечены этапы дальнейшего развития разработанного программного обеспечения: переход к унифицированной модели хранения и доступа к исходным данным с другими программными комплексами;

S внесение изменений в порядок формирования сетевых ограничений.

S переход к двухуровневой оптимизации по составу оборудования и активной мощности.

Библиография Александров, Александр Сергеевич, диссертация по теме Электростанции и электроэнергетические системы

1. О правилах оптового рынка электрической энергии (мощности) переходного периода: Постановление Правительства РФ от 24 октября. N 643. (в ред. Постановлений Правительства РФ от 01.02.2005 N 49, от 16.02.2005 N 81, от 15.04.2005 N 219).

2. Об электроэнергетике (с изменениями от 30 декабря 2004 г.): Федеральный закон от 26 марта 2003 г. N 35-Ф3.

3. Абрамов В.В. Комплексная оптимизация состава работающего оборудования сложных электрических систем в цикле краткосрочного управления / В.В Абрамов, Д.А. Крумм, Н.А. Мурашко // Изв. АН СССР. Энергетика и транспорт 1973 - № 1.

4. Автоматизация управления энергообъединениями / В.В. Гончуков, В.М. Горнштейн, Л.А. Крумм и др.; Под ред. С.А. Совалова. М.: Энергия, 1979-422 с.

5. Автоматизированная система оперативно-диспетчерского управления электроэнергетическими системами / О.Н. Войтов, В.Н. Воропай, А.З. Гамм и др.; Новосибирск: Наука, 1986. - 204 с.

6. Арзамасцев Д.А. АСУ и оптимизация режимов энергосистем / Д.А. Арзамасцев, П.И. Бартоломей, A.M. Холян.: М.: Высш. шк., 1983. - 208 с.

7. Арзамасцев Д.А. Выбор оптимального состава агрегатов станции энергосистемы / Д.А. Арзамасцев, В.П. Обоскалов // Электричество 1968 -№10.

8. Арзамасцев Д.А. Определение плана капитальных ремонтов основного оборудования энергосистемы методом покоординатнойоптимизации / Д.А. Арзамасцев, В.П. Обоскалов // Изв. вузов. Энергетика. -1970- №8.

9. Баринов В.А. Автоматизация диспетчерского управления в электроэнергетике. / В.А. Баринов, А.З. Гамм, Ю.Н. Кучеров и др.; Под общ. ред. Ю.Н.Руденко и В.А. Семенова. М.: Изд-во МЭИ, 2000. - 648 с.

10. Баринов В.А. Режимы систем: методы анализа и управления. / В.А. Баринов, С.А. Совалов. М.: Энергоатомиздат, 1990 - 440 с.

11. Бартоломей П.И. Долгосрочное планирование работы тепловых блоков в энергосистеме / П.И. Бартоломей // Применение математических методов и вычислительной техники в энергетике: Свердловск. Изд. УПИ, 1975 -№236.-С. 20-25.

12. Бартоломей П.И. Определение оптимальных и допустимых режимов в задачах оперативного управления ЭЭС / П.И. Бартоломей, Н.И.

13. Грудинин, В.Г. Неуймин // Изв. АН СССР. Энергетика и транспорт 1991 -№4.

14. Бартоломей П.И. Оптимизация режимов энергосистем методами аппроксимирующего и сепарабельного программирования / П.И. Бартоломей, Н.И. Грудинин // Изв. РАН. Энергетика 1993 - №1.

15. Валдма М.Х. О многошаговом управлении режимом энергетической системы / М.Х. Валдма // Электроэнергетика и автоматика. -Кишинев: "Штиинца", 1972. Вып. 14.

16. Веников В.А. Кибернетические модели электрических систем / В.А. Веников, О.А. Суханов М.: Энергоиздат, 1982. - 312 с.

17. Веников В.А. Оптимизация режимов электростанций и энергосистем / В.А. Веников, В.Г. Журавлев, Т.А. Филиппова М.: Энергоиздат, 1981 .-464 с.

18. Вентцель Е.С.Исследование операций. Задачи, принципы, методология / Е.С. Вентцель М.: Наука, 1988.

19. Гамм А.З. Взаимодействие уровней иерархии при управлении нормальными режимами электроэнергетической системы. / А.З. Гамм, JI.A. Крумм // Электроэнергетика и автоматика. Кишинев, "Штиинца", 1972. -Вып. 14.

20. Гилла Ф. Численные методы оптимизации / Под ред. Ф. Гилла и У. Мюррея. М.: Мир, 1977.

21. Горнштейн В.М. Расчет оптимального режима энергетической системы с выбором оптимального состава агрегатов / В.М. Горнштейн, Б.П. Мирошниченко // Труды ВНИИИЭ, 1978. Вып. 54. - С. 58-71.

22. Данциг Дж. Линейное программирование, его применения и обобщения / Дж. Данциг М.: Прогресс, 1966. - 600 с.

23. Джоскоу П.Л. Рынки электроэнергии. Анализ сокращения вмешательства государства в деятельность электрической коммунальной компании. / П.Л. Джоскоу, Р. Шмаленси. Эм-Ай-Ти (Массачусетский Институт Технологии Пресс). Кембридж, Массачусетс, 1983.

24. Дьяков А.Ф. Диспетчерское управление мощными энергообъединениями / А.Ф. Дьяков, А.А. Окин, В.А. Семенов М.: Изд-во МЭИ, 1996.

25. Журавлев В.Г. Применение метода динамического программирования для выбора наивыгоднейшего состава работающего оборудования тепловой энергосистемы / В.Г. Журавлев, С.Г. Злотник // АН СССР. Энергетика и транспорт, 1966. № 4.

26. Идельчик В.И. Расчеты установившихся режимов электрических систем / Идельчик В.И. Под ред. В.А. Веникова.- М.: "Энергия", 1977. 192 с.

27. Карманов В.Г. Математическое программирование / В.Г. Карманов; Учеб. пособие. 3-е изд. перераб. и доп. - М.: Наука. Гл. ред. физ. мат. лит., 1986.-288 с.

28. Концепция реструктуризации РАО "ЕЭС России". Москва, 2000.

29. Косоруков О.А. Исследование операций / О.А. Косоруков, А.В. Мищенко. Учебник под общ. ред. д.э.н., проф. Н.П. Тихомирова. М.: Издательство "Экзамен", 2003. - 448 с.

30. Лазебник А.И. Применение метода ветвей и границ для выбора оптимальной электрической сети / Лазебник А.И. // Изв. АН СССР Энергетика и транспорт, 19896 №2, С. 138-144.

31. Лазебник А.И. Применение метода ветвей и границ для оптимизации состава работающих агрегатов энергосистем / Лазебник А.И. // Материалы семинара по кибернетике, вып. 21, Кишинев, 1970.

32. Липес А.В. Расчеты установившихся режимов электрических систем на ЦВМ / А.В. Липес, С.К. Окуловский : Учебное пособие. -Свердловск: Изд-во. УПИ им. С.М. Кирова, 1986. 88 с.

33. Маркович И.М. Режимы энергетических систем / И.М. Маркович; Изд. 4-е, переработ, и доп., М. "Энергия", 1969. 352 с.

34. Методы оптимизации режимов энергосистем / В.М. Горнштейн, Б.П. Мирошниченко, А.В. Пономарев и др.; Под ред. Горнштейна В.М. М. Энергия, 1981 -336 с.

35. Методы решения оптимизационных энергетических задач на цифровых вычислительных машинах / Г.В. Чалый, В.Г. Журавлев, Д.И. Гроховир, М.А. Грицай, М.В. Городецкий, С.Г. Злотник, М.Л. Мисник; -Кишинев, АН МССР, Изд. "Картя Молдовянскэ", 1968. 176 с.

36. Науменко В.Д.Определение опасного по условиям устойчивости сечения энергосистемы / В.Д. Науменко // Сборник научных трудов / НИИПТ 1987. - С.42-45.

37. Неуймин В.Г.Программный комплекс расчета и анализа режимов работы электрических сетей "RASTR" / В.Г. Неуймин // Екатеринбург: Вестник УГТУ-УПИ, 2000.- №2(10). С. 187-189.

38. Оптимизация режимов работы энергетических систем / В.М. Синьков, А.В. Богословский, В.Г. Григоренко, Я.А. Калиновский, А.А. Огородников, Э.А. Мозговая; Под ред. Синькова В.М . Минск: Изд. объединение "Вища школа", 1976, - 308 с.

39. Принципы и методы решения задач управления режимом ЕЭС СССР с помощью АСДУ / В.М. Горнштейн, М.Г. Портной, В.Н. Силаков, С.А.Совалов // Конференция по состоянию и перспективам разработок СМО для ЦВМ "БЭСМ-4 (М-220)" и ACT в энергетике. Ташкент, 1971.

40. Проблемы разработки математического обеспечения АСДУ / А.З. Гамм, JI.A. Крумм, Ю.Н., Руденко, И.А. Шер // Электроэнергетика и автоматика, "Штиинца", 1972 Вып. 14.

41. Рынок электрической энергии и мощности России, каким ему быть / В.В. Дорофеев, В.И. Михайлов, И.В. Фраер, В.И. Эдельман; Под ред. В.И. Эдельмана М.: Энергоатомиздат, 2000.

42. Семенов В.А.Оптовые рынки электроэнергии за рубежом / В.А. Семенов : Аналитический обзор. М.: НЦ ЭНАС, 1998.

43. Синьков В.М. Стоимость пуска энергетического блока / В.М. Синьков, А.А. Заика, М.В. Синьков // Энергетика и электрификация 1971 -№6.

44. Смирнов К. А. Выбор наиболее экономичного состава включенных агрегатов / К.А. Смирнов // Электричество 1962 - № 1.

45. Суслов Н.И. Анализ взаимодействий экономики и энергетики в период рыночных преобразований / Н.И. Суслов Новосибирск: ИЭиОПП СО РАН, 2002. - 270 с.

46. Тройцкий А.А. Технико-экономические показатели тепловых электростанций для переменного режима работы / А.А. Тройцкий, Б.М. Выморков //Теплоэнергетика- 1971 №3.

47. Унароков А.А. Математическое обеспечение подсистемы оперативно-информационного управляющего комплекса для энергосистем / А.А. Унароков // Электричество 1944 - № 8. - С. 18-21.

48. Хлебников В.В.Организованный рынок электроэнергии в России: проблемы формирования и перспективы развития / В.В. Хлебников М.: ЦЭМИ РАН, 2003.- 139 с.

49. Хоуп Э. Экономика электроэнергетики: рыночная политика / Отв. Ред. Э. Хоуп, Л.Б. Меламед, М.В. Лычагин. Новосибирск: Изд-во СО РАН, 2001.-448 с.

50. Arroyo J. Mutiperiod Auction for Pool-Based Electricity Market / J. Arroyo, A.J. Conejo // IEEE Transactions On Power Systems, vol. 17, no. 4, pp.1225-1231, November 2002.

51. Baldick R. The generalized unit commitment problem / R. Baldick // IEEE Transactions On Power Systems, vol. 10, Issue: 1, pp. 465-475, Feb. 1995.

52. Cohen A. I. Optimization-based methods for operations / A. I. Cohen, V. R. Sherkat//Proceedings of the IEEE, vol. 77, pp. 1574-1590, Dec. 1987.

53. Cohen A.I. Scheduling Units with Multiple Operating Modes in Unit Commitment / A.I. Cohen, G. Ostrowski // IEEE Transactions On Power Systems, vol. 11, no. 1, p. 497-503, February 1996.

54. Gerald B. Computational auction mechanisms for restructured power industry operation / B. Gerald, G.B. Sheble. Kluwer Academic Publishers. Boston. London. 2002.

55. Нага K. A method for planning economic unit commitment and maintenance of thermal power systems / К. Нага, M. Kimura, N. Honda // IEEE Transactions On Power Apparatus and Systems, vol. PAS-85, pp. 427-436, May 1966.

56. Hobbs W.J. An Enhanced Dynamic Programming Approach for Unit Commitment / W.J. Hobbs, G.H.S. Warner, G.B. Sheble // IEEE Transactions on Power Systems, vol. 3, no. 3, May 1998.

57. Hsu Y.-Y Dynamic security constrained multi-area unit commitment / Y.-Y Hsu, C.-C. Su, C.-C. Liang, C.-J. Lin, C.-T. Huang // IEEE Transactions On Power Systems, vol. 6, pp. 1049-1055, Aug. 1991.

58. Huang K.-Y. A new thermal unit commitment approach using constraint logic programming / K.-Y. Huang, H.-T. Yang, C.-L. Huang // IEEE Transactions On Power Systems, vol. 13, pp. 936-945, Aug. 1998.

59. Huang S.-J. Application of genetic-based neural network to thermal unit commitment / S.-J. Huang, C.-L. Huang // IEEE Transactions On Power Systems, vol. 12, pp. 654-660, May 1997.

60. Hussain К. Solution method for unit commitment limitations and utility constraints / K. Hussain // IEEE Computer Applications in Power, vol. 4, pp. 16-20, Jan. 1991.

61. IIic M. Power Systems Restructuring: Engineering and Economics / M. Ilic, F. Galiano, L. Fink. Kluwer academics publishers. Second print. 2000. -560 p.

62. Kerr R. H. Unit commitment / R. H. Kerr, J. L. Scheldt, A. J. Fontana, J. K. Wiley // IEEE Transactions On Power Apparatus and Systems, vol. PAS-85, pp. 417-421, May 1966.

63. Lee F. N. Multi-area unit commitment / F. N. Lee, Q. Feng // IEEE Transactions On Power Systems, vol. 7, pp. 591-599, May 1992.

64. Lee F. N. Short-term unit commitment-a new method / F. N. Lee // IEEE Transactions On Power Systems, vol. 3, pp. 421-428, May 1988.

65. Lee F. N. The application of commitment utilization factor (CUF) to thermal unit commitment / F. N. Lee // IEEE Transactions On Power Systems, vol. 6, pp. 691-698, May 1991.

66. Li S. Promoting the application of expert systems in short-term unit commitment / S. Li, S. M. Shahidehpour, C. Wang //IEEE Transactions On Power Systems, vol. 3, pp. 286-292, May. 1993.

67. Lin W.-M. An improved tabu search for economic dispatch with multiple minima / W.-M. Lin, F.-S. Cheng, M.-T. Tsay // IEEE Transactions on Power Systems, vol. 17, pp. 108-112, Feb. 2002.

68. MacGregor P. R. The integration of nonutility generation and spot prices within utility generation scheduling / P. R. MacGregor, H. B. Puttgen // in Proceedings 1994 IEEE Power Engineering Society Summer Meeting, 1994.

69. Madrigal M. Existence and determination of competitive equilibrium in unit commitment power pool auctions: price setting and scheduling alternatives / M. Madrigal, V. H. Quintana // IEEE Transactions on Power Systems, vol. 16, pp. 380-388, Aug. 2001.

70. Mantawy A. H. A simulated annealing algorithm for unit commitment / A. H. Mantawy, Y. L. Abdel-Magid, S. Z. Selim // IEEE Transactions on Power Systems, vol. 13, pp. 197-204, Feb. 1998.

71. Mantawy A. H. Integrating genetic algoritms, Tabu search and simulated annealing for the unit commitment problem / A. H. Mantawy, Y. L. Abdel-Magid, and S. Z. Selim // IEEE Transactions on Power Systems, vol. 14, pp. 829-836, Aug. 1999.

72. Mukhtari S. A unit commitment expert system / S. Mukhtari, J. Singh, B. Wollenberg // IEEE Transactions on Power Systems, vol. 3, pp. 212-211, Feb. 1988.

73. Ouyang Z. A multi-stage intelligent system for unit commitment / Z. Ouyang, S. M. Shahidehpour // IEEE Transactions on Power Systems, vol. 7, pp. 639-646, May 1992.

74. Raina G. Unit commitment application builds up existing EMS / G. Raina, S. Tong, and S. Nuelk, // IEEE Computer Applications in Power, vol. 6, pp. 35-39, Oct. 1993.

75. Richter C.W. A Profit-Based Unit Commitment GA for the Competitive Environment / C.W. Richter, G.B. Sheble // IEEE Transactions on Power Systems, vol. 15, no. 2, May 2000.

76. San D.I. Optimal power flow by Newton approach / D.I. San, B. Ashley, B. Brewer, A. Hughes, W.F. Tinney // IEEE Transactions on Power Apparatus and Systems, 1984,103, (10). p. 2864 2880.

77. Saneifard S. A fuzzy logic approach to unit commitment / S. Saneifard, N. R. Prasad, H. A. Smolleck // IEEE Transactions on Power Systems, vol. 12, pp. 988-995, May 1997.

78. Sasaki H. A solution method of unit commitment by artificial neural networks / H. Sasaki, M. Watanabe, R. Yokoyama // IEEE Transactions on Power Systems, vol. 7, pp. 974-981, Aug. 1992.

79. Sheble G. B. Unit commitment literature synopsis / G. B. Sheble, G. N. Fahd // IEEE Transactions on Power Systems, vol. 9, pp. 128-135, Feb. 1994.

80. Singh H. Transmission congestion management in competitive electricity markets / H. Singh, S. Hao, A. Papalexopoulos // IEEE Transactions on Power Systems, vol. 13, no. 2, May 1998. p. 672-680.

81. Siu Т. K. A practical hydro, dynamic unit commitment and loading model / Т. K. Siu, G. A. Nash, Z. K. Shawwash // IEEE Transactions on Power Systems, vol. 16, pp. 301-306, May. 2001.

82. Snyder W. L. Dynamic programming approach to unit commitment / W. L. Snyder, Jr., H. D. Powell, Jr., J. C. Raybum // IEEE Transactions on Power Systems, vol. 2, pp. 339-347, May 1987.

83. Soman S.A. Computational Methods for Large Sparse Power Systems Analysis / S.A. Soman, S.A Khararde., Shubha Pandit. An Object Oriented Approach. Kluwer academics publishers. Second print. 2001. 335 p.

84. Sood Y. R. Discussion on optimal power flow by enhanced genetic algorithms / Y. R. Sood, N. P. Padhy, H. O. Gupta // IEEE Transactions on Power Systems, vol. 18, p. 1219, Aug. 2003.

85. Sshweppe F.C. Spot pricing of Electricity / F.C. Sshweppe, M. Caramanis, R. Tabors Boston, Kluwer Academic Publisher, 1988.

86. Takriti S. A stochastic model for the unit commitment problem / S. Takriti, J. R. Birge, E. Long // IEEE Transactions on Power Systems, vol. 11, pp. 1497-1508, Aug. 1996.

87. Takriti S. Using integer programming to refine La-grangian-based unit commitment solutions / S. Takriti, J. R. Birge // IEEE Transactions on Power Systems, vol. 15, pp. 151-156, Feb. 2000.

88. Tong S. K. Hydro thermal unit commitment with probabilistic constraints using segmentation method / S. K. Tong, S. M. Shahidehpour // IEEE Transactions on Power Systems, vol. 5, pp. 276-282, Feb. 1990.

89. Vucetic S. Discovering Price-Load Relationships in California's Electricity Market / S. Vucetic, K. Tomsovic, Z. Obradovic // IEEE Transactions On Power Systems, vol. 16, no. 2, p. 280-286, May 2001.

90. Walsh M. P. Augmented Hopfield network for unit commitment and economic dispatch / M. P. Walsh, M. J. O. Malley // IEEE Transactions on Power Systems, vol. 12, pp. 1765-1774, Nov. 1997.

91. Wang C. Effects of ramp-rate limits on unit commitment and economic dispatch / C. Wang, S. M. Shahidehpour // IEEE Transactions on Power Systems, vol. 8, pp. 1341-1350, Aug. 1993.

92. Аюев Б.И. Оптимизация состава генерирующего оборудования в условиях конкурентного рынка электроэнергии / Б.И. Аюев, В.Г. Неуймин,

93. A.С. Александров // В тр. второй международной научно-технической конференции "Энергетика, экология, энергосбережение, транспорт". Под ред.

94. B.П. Горелова, Н.Н. Лизалека. Новосибирск: Изд-во Новосиб. Гос. акад. водн. трансп., 2004. С. 10-12.

95. Бартоломей П.И. Решение задачи выбора состава работающего генерирующего оборудования в условиях конкурентного рынка электроэнергии и мощности / П.И. Бартоломей, В.Г. Неуймин, А.С. Александров // Научные труды VI отчетной конференции молодых ученых

96. ГОУ ВПО УГТУ-УПИ: Сборник статей. В 2 ч. Екатеринбург: ГОУ ВПО УГТУ-УПИ, 2004. Ч. 1.445 с.

97. Ayuyev B.I. Unit Commitment with Network Constraints / B.I. Ayuyev, P.M. Yerokhin, N.G. Shubin, V.G. Neujmin, A.A. Alexandrov // Conference proceedings "2005 IEEE Russia Power Tech", St. Petersburg, Russia. 2005.

Похожие работы

Энергетика
05.14.00