约束条件由电力电量平衡决定的约束有

概述
电源规划模型通常应能对以下问题作出定 量分析: 1. 规划方案的投资流及逐年运行费用 2. 方案需要的一次能源及燃料费用 3. 系统的供电可靠性指标 4. 规划方案对负荷增长速度, 燃料价格等不
确定因素的灵敏度 5. 与相邻电力系统互联的效益及费用 6. 推迟某些关键电源项目的经济损益.
概述
费用流
投资费用与折余费用
可以看出,WASP中假定各机组在年初投资,当 年参加运行, 忽略了各发电机组本身的投资过程 及相应的时间价值.
I jt
k
UIk 1
MWk i t
,
ຫໍສະໝຸດ Baidu
S jt
k
kt UIk MWk
1 i T
其中：
t t t0 1, T T t0为绝对时间 ：对方案j在第t年所有扩建机组k的费用求和
总燃料费用由随机生产模拟确定. 在计 算中考虑了火电机组停运的情况,但是对水 电站则假定其强迫停运率FOR=0.
运行维护费用
M jt
UFl MWl UVl Glt 1 i t0.5
其中
:对第t年度全部发电机组l的运行费用求和；
UFl : 机组l单位固定维修费用； UVl：机组l单位变动维修费用； Glt：机组l在第t年度的发电量的期望值。
这种方法不需要考虑电源和负荷的分布, 因此可 以将相同类型的发电机组合并起来进行优化, 模型 和算法简单.
显然, 该方法只能回答在什么时间,建设什么类 型的机组的问题,而不能回答在什么地方建设的问题.
电源规划的数学模型
我国幅员辽阔, 一次能源和工业分布不均 匀. 燃料在北方, 水力在西部, 而工业主要 集中在沿海, 这种情况下采用单节点模型显 然不适合.
上述因素使得规划模型必须进行适当的简 化和假定,因此需要人的决策配合计算机进行.
电源规划的数学模型
电源规划的数学模型可以按照发电机组进行优化, 也可以按照发电站进行优化.
通用的规划软件包都采用按机组优化的模型, 并 采用一个共同的简化假定: 即电力系统的全部负荷 和发电机组都集中在一个节点上, 因此又称为单节 点模型.
概述
随着电力负荷的增长,电力系统规模扩 大, 电源机组的单机容量增长, 电源机组 的类型和一次能源的多样化使得电源的结 构日趋复杂. 因此电源规划目前也成为的 一个研究课题.
电源规划主要由投资决策和生产模拟两 部分组成. 前者确定系统的电源结构, 优 选发电站及装机进度, 后者则优化电力系 统的生产情况. 电源规划通常由这两部分 软件包构成.
去. WASP的目标函 T：规划的总年数，又称为水平年。
数为:
目标函数的假定
基于上述目标函数,规划的目标就是找出 PVC最小的方案. 在实际的计算中,需要对数 据进行适当的假定.
1.所有投资都发生在年度初 2.所有投资折余值发生在水平年末 3.燃料费用, 运行维修费用和停电损失费用均发生
在各年度的中点. 因此,与电源规划相关的费用流如图.
这种方法在数学处理上较简单. 这里以 WASP系统为例子进行介绍.
WASP软件可以在满足约束的条件下, 寻找 30年的发电系统最优扩建方法. 该方法采用 最小费用法作为经济评价依据.
目标函数
WASP模型中, 各方案的费用除了 投资, 燃料费和运 行维护费用外,还包
T
min PVC j I jt S jt Fjt M jt Ojt t 1
N jt,h：第t年在水文条件h时电量不足期望值； EAt : 系统在第t年的总电能需求量； dn : 书中未给出
约束条件
约束条件包含两方面: •电力平衡约束条件 •可靠性约束条件.
电力平衡约束条件
设K jt规划方案j在第t年参与运行的各类发电机台数，它应满足
K jt K j,t1 Ajt R jt U jt 其中
停电损失费用
其需要的数据由随机生产模拟产生.
Ojt
=
Nhyd h=1

c 3

N jt,h EAt
2

+
b 2

N jt,h EAt
+
a

1+ i t+0.5
N
d jt,h n
其中：
a,b,c : 常数，为每千瓦时的费用，人工输入。
UIk : 发电机组k每兆瓦的平均投资； MWk：发电机组k的容量；
kt：发电机组k 在水平年末的折余系数；
i:贴现率。
燃料费用
Nhyd
F a jt
1 i h1
h jt ,h t0.5
其中
Nhyd : 考虑的水文条件数 ah : 水文条件h的概率；
jt,h：水文条件为h时，所有火电站和核电站的总燃料费用。
PVC j : 规划方案j总费用的现值； I jt : 投资费用;
括了停电损失费用. 此外,考虑到各机组 使用寿命不同,投建 时间不同,规划期末 会存在不同的使用 年限, 因此将上述 投资的折余值当成 残值,在总费用中扣
S jt : 投资的折余值； Fjt : 燃料费用； M jt : 运行维修费用； Ojt : 停电损失费用。 jt : 第j方案第t年； -:表示将费用已经折算为某一年的现值；
同时回答上述问题使得电源规划模型成为 一个高维数, 非线性的随机性问题.
–高维数. 电源数量大,过度时间长
–非线性. 电源投资现值和运行费用均不是决策变 量的线性函数. 此外还存在非线性的可靠性约束;
– 随机性. 规划中所需要的一些基础数据, 如负荷 数据, 燃料和设备价格, 贴现率等都存在一定的 不确定性. 针对随机性,除了寻找最优方案, 还需 要对方案进行灵敏度分析.
Ajt：方案j在第t年指令性扩建的机组台数
我国水利资源较丰富,因此规划时应充分考 虑水电的特点, 对水电站逐个排序优化.
我国的电源规划不仅需要回答什么时间,建 设什么类型机组的问题,还应回答在什么地方 建设的问题.
按发电机组类型优化的电源规划
此方法在一次能源和负荷分布较均匀, 厂 址条件不受限制, 且原有输电网络较强时, 可以取得满意的模型. 因为此时同类型的机 组有大致相同的技术经济指标, 而输电网络 的扩建费用对电源的结构和布局不至于产生 大的影响.