电力流向及规模优化系统设计及实现

2012-03-28孙英云肖笋宋福龙孙珂

电力建设 2012年8期

孙英云，肖笋，宋福龙，孙珂

(1.新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学)，北京市102206; 2.国网北京经济技术研究院，北京市100052)

0 引言

由于历史和地理环境等原因，我国经济发展和能源资源在地理分布上极为不均衡，中东部地区经济较为发达，所需能源量较大，但主要能源，包括传统能源和可再生能源均分布在经济不发达地区，如76%的煤炭资源分布在北部和西北部、80%的水能资源分布在西南部、绝大部分陆地风能和太阳能分布在“三北”地区［1］。上述能源分布和利用之间的不平衡性就会产生能源从能源基地向负荷中心的大规模流动。通常情况下能源流动可采用直接运输一次能源或二次能源的方式。直接运输一次能源受到多方面的制约［2］，如石油、天然气运输需要完善的管道体系，而我国的石油、天然气管道尚不够完善;煤炭运输需利用现有的交通线路，在运输过程中需要消耗较多的能源，同时对交通线路造成巨大压力［3-5］;大量清洁、可再生的一次能源，如水力资源、风能和太阳能等又缺乏有效的直接运输手段，这就限制了一次能源直接运输方式的发展。

电能是一种清洁、环保的二次能源，在现代社会中已经成为国家基础能源中最主要的利用方式。能源采用电能这种二次能源进行传输的方式具备损耗较小、便于负荷中心使用以及运行方式灵活等特点。在我国经济快速发展以及东西部经济发展不平衡的前提下，在能源基地将各种能源转化成电能通过坚强的电网进行传输是解决我国能源和负荷不匹配的唯一可行之路［6-8］。

电力建设具有建设时间长、投资巨大等特点。因此需要提前几年甚至十几年根据负荷增长和能源状况进行电网和电源的规划，以在投资最小的前提下满足国民经济增长对能源供给的需求［9-11］。

电力流向及规模优化实际上可以看成是电网规划的初级阶段，即根据未来较长时间的负荷增长和能源基地建设对全国范围内的整体电力流向进行规划，找出在给定目标函数下电力流向及规模的最优化方案，是电网详细规划的基础，也是特高压主网架和区域330、500、750 kV网架规划的重要边界条件，将为我国的特高压建设提供重要的技术支持。

传统的电力流向及规模优化主要由规划设计人员根据基础数据手工计算得出，在问题规模较大时由于计算量较大，难以保证找到最优解［12-13］。因此有必要根据电力流向及规模优化问题的特点设计并实现电力流向及规模优化系统，保证在已有条件下找到数学意义上的最优解，同时减轻工作人员的压力。

1 系统主要功能与设计原则

1.1 系统功能需求分析

电力流向及规模优化系统的主要任务是根据能源基地和负荷中心的相关信息，以及规划设计人员对电力流向的规划要求，生成相应的优化模型，并调用合适的优化算法进行求解，并以图形化的界面进行展示。

根据上述要求，电力流向及规模优化系统应包括数据管理、优化模型生成、优化计算、图形化输出以及用户管理等功能模块，各功能模块之间的相互依赖关系如图1所示。

图1 电力流向优化系统功能模块Fig.1 Functional modules of power flow optimization system

(1)数据管理。电力流向及规模优化系统中所需的数据可大致分为用户数据、原始数据、优化模型数据、计算结果数据和图形相关数据等部分。数据管理模块即负责数据的管理，具体包括原始数据导入、数据修改和储存、计算结果输出等。

(2)优化模型生成。此模块的主要任务是根据运行人员的需求，结合基础数据，将电力流向及规模优化问题转化成1个优化算法可识别的优化模型。即从1个具体的实际问题转化为抽象的数学模型，为优化计算模块提供数据。

(3)优化模型求解。得到优化模型之后，即可利用已有的优化算法进行求解。在本系统中，采用内点法作为具体的求解算法，内点法是一类较为成熟的非线性规划求解算法，具备计算速度快、鲁棒性强等优点［14-16］。

(4)图形化输出。本系统计算的最终结果是1组从能源基地到负荷中心的电力流向规模及输电方式的数据。由于用户对于图形认识更为直观，因此需要采用图形化的界面将运算结果直观地表示于地图，以便于软件使用者能够从宏观角度把握最终的计算结果。

(5)用户管理。考虑到本系统可能会有多个用户使用，而不同用户所使用的基本数据、优化目标等都不尽相同，系统还需要用户管理模块。用户管理模块负责管理使用该系统的用户、密码、权限及用户所使用的数据和计算结果等。

1.2 系统设计原则

(1)用户友好性原则。软件系统好坏的一个重要指标就是用户体验，如果主要功能和参数指标均能满足要求的话，用户体验在很大程度上决定于设计细节，即是否从用户使用的角度考虑。本系统在设计之初即引入了系统最终用户的参与，在系统实现过程中及时听取用户的反馈意见，这些措施对提高用户体验效果均极为有效。

(2)可扩展性原则。随着国家和社会对电力系统要求的不断变化和技术的不断发展，使用者将对电力流向优化系统提出了更多的要求;同时随着对电力系统研究的不断深入，制约电力流向的因素也有可能会发生改变。这些都会对电力流向及规模优化问题的数学模型产生影响。同时优化算法也在不断进步，计算速度和算法鲁棒性方面都在不断提高。因此，电力流向和规模优化系统在设计时就需要考虑系统的可扩展性要求，为将来对系统的升级和扩展做好准备。

2 电力流向优化系统的特点与实现

2.1 解耦化的设计思路

本系统的解耦化设计主要包括界面与算法之间的解耦和模型与数据之间的解耦2个方面。

(1)界面与算法之间的解耦。在应用系统当中，界面是人机交互的桥梁，要求设计和开发人员充分沟通，并在设计和开发过程中引入最终使用者的参与，根据使用者的意见进行更改和完善。而算法主要负责对已有的数学模型进行求解，利用已有的数据对算法进行必要的测试。本系统将算法部分利用服务的形式加以封装，并预先完成好服务接口的定义与实现。这样界面和算法之间就通过良好的服务接口解耦开来，二者的开发均依赖于接口，彼此之间相互独立。通过这种方式，不同专业的开发人员可专注于自己的开发内容，开发效率和程序质量均得到了较大的提升。

(2)模型与数据之间的解耦。电力流向及规模优化系统的核心是优化问题求解，而根据软件使用人员所设定的优化目标不同，优化模型也不完全相同。但这些优化模型所采用的数据均来自于相同的数据来源。如果为每个数据模型单独维护1组数据，会使数据维护压力增大，增加软件使用人员的工作压力。

为此，本系统在开发过程中采用了模型与数据之间的解耦化设计思想，实现了优化模型与数据之间的分离。如果线路数据发生变化，则所有优化问题都会发生相应的变化，避免了操作人员的重复劳动，提高了工作效率。

2.2 通用的优化模型生成模式

根据优化问题的一般形式，本系统借鉴了通用代数建模系统对优化问题的一般处理方式，将优化模型分成以下几个部分:

(1)集合。集合是用来描述优化模型代数表达的索引，在本系统中主要包括2个集合，能源基地集合和负荷中心集合。

(2)决策变量。决策变量是指优化模型用于优化的变量。根据电力流向及规模优化的特点，决策变量是指从能源基地流向负荷中心的电力流规模及线路类型。

(3)方程。包括优化模型中的目标函数和约束条件。目前本系统中目标函数有成本费用最小和电价竞争力最大2类，约束条件则主要包括能源基地装机容量约束、负荷中心外送电力约束和线路传输极限约束等。

(4)集合、决策变量和方程即可组成优化模型，此模型是与数据无关的代数表达式。但如果要对其进行求解，则需要从数据库中将相应的数据填入代数变量，再采用合适的算法进行求解。通过这种方式，本系统实现了模型和数据之间的解耦，具有良好的可扩展性。

2.3 电力流向及规模优化系统的实现

电力流向及规模优化系统实现了界面和算法之间的解耦，界面采用delphi进行开发，可方便地利用各种成熟的界面库函数;算法采用C++开发，代码运行效率较高，有效地保证了计算速度。

(1)系统主界面是多文档界面，用来实现其他子窗体界面，如图2所示。顶层的工具栏按照电力流向优化的一般步骤排列，便于引导用户按部就班地完成电力流向优化。右上端的基本信息栏显示了系统信息。

图2 电力流向及规模优化系统主界面Fig.2 Major interface of power flow optimization system

(2)数据管理界面如图3所示。在该界面中可以方便地实现对各基础数据的增、删、改、查等操作，并且可以选择数据的导入方式:从文本文档导入、从Excel电子表格导入、手动添加等。方便用户对多种类型数据的使用，提高了用户的工作效率。

图3 数据管理界面Fig.3 Data management interface

(3)优化计算界面如图4所示。通过该界面用户可以对系统中已存在的数据，按用户选择的优化方法生成相应的优化模型并进行优化计算。在计算完成后系统给出相应的提示信息，提示用户优化是否成功;如若失败，系统则提示可能的失败原因。如果将来用户对优化模型方面有新的需求，也可以在不需要太多改动的情况下方便地添加到系统当中。

(4)图形展示界面如图5所示。系统设有结果界面，用于显示具体的电力流向，包括起始点和具体的输送容量。为使结果更加直观，系统同时设有图形展示界面。

图5中各电力流向均为程序自动生成。用户可根据实际情况，利用鼠标拖动等方式对生成的电力流具体走向进行编辑，编辑结果将保存至数据库中的地理数据表，不同优化模型下均可使用，减轻了用户的工作压力。

(5)系统性能测试。系统内部采用内点法作为其核心优化算法，在计算速度、精度和规模上都有较大优势。经测试，在约束条件为500维、优化变量为100个以内时，若设定收敛精度为10－6，系统经过10余次迭代即可收敛，所需时间小于3 s。由于内点法的迭代次数和问题无关［17］，因此在问题规模增大时仍有望达到较快的收敛速度。

3 结语

电力流向及规模优化问题是一类较为特殊的电力系统规划问题，本文分析了这类问题的特点和具体需求，在此基础上设计并实现了一套电力流向及规模优化系统。该系统采用了解耦化的设计思想，在提高了开发效率和用户体验的同时，为将来的升级和完善打下了良好的基础。同时系统也采用了通用的优化模型生成方式，实现了优化模型和数据的解耦，能满足复杂多变的业务需求。

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