电网调控运行中的优化算法研究与应用

马萌萌

（国网廊坊供电公司，河北 廊坊 065000）

0 引 言

近年来，优化算法作为一种解决复杂问题的有效方法，已经在电网调控运行领域得到广泛应用。优化算法能够根据电网运行的目标和约束条件，寻找一组最优解或近似最优解，从而实现电力系统的高效调度和运行[1]。通过应用优化算法，可以提高电网调控的精确性和可再生能源的利用率，降低能源成本和碳排放。

1 电网调控运行中存在的基本问题

1.1 负载平衡问题

电力系统中存在负载波动或电力需求分布不均匀等现象，导致负载在不同时间和地点之间存在不平衡问题。这可能引发电网的频率和电压不稳定，严重影响电力的供应可靠性。

1.2 峰谷负荷差异问题

能源需求在不同时间段之间的峰值和谷值存在差异，如白天人们用电较多，而晚上用电相对较少。这种负荷差异给电力调度带来挑战，需要合理安排发电和输电资源，以满足负荷的高低变化。

1.3 可再生能源接入问题

随着可再生能源（如风能和太阳能）的快速发展，大规模并网接入可再生能源所面临的挑战逐渐凸显。由于可再生能源具有波动性和间歇性特点，对电网的运行和调度提出了更高的要求，需要解决可再生能源的预测、协调、与传统能源的有效融合等问题[2]。

2 针对电网调控运行问题的优化算法与实际应对策略

2.1 根据不同区域和时段的负荷需求变化，调整发电机组的输出功率

采用优化算法和实际应对策略来调整发电机组的输出功率，以达到负载平衡的状态。通过负载预测和需求分析，估计不同区域和时段的负荷需求。通过负荷预测模型来预测未来1 h的负荷需求，并根据预测结果来调整发电机组的输出功率。

假设当前时间为t，发电机组的输出功率为P(t)，预测到未来1 h的负荷需求为L(t)，建立一个线性预测模型来预测未来1 h的负荷需求。该模型可以表示为

式中：L(t+1)为未来时刻t+1的预测负荷需求；a为负荷增长率；b为负荷的初始值。

在得到负荷预测值后，根据预测的负荷需求来调整发电机组的输出功率。将发电机组的输出功率与负荷需求之间的差异进行调整。表达式为

式中：PDelta为根据预测的负荷需求与当前发电机组输出功率的差异计算得出的调整功率；K为增益系数，用于控制调整功率的幅度。如果预测的负荷需求高于当前发电机组的输出功率，即L(t+1)＞P(t)，意味着需求超过供应，需要增加发电机组的输出功率，即PDelta＞0；如果预测的负荷需求低于当前发电机组的输出功率，即L(t+1)＜P(t)，意味着供应超过需求，需要减少发电机组的输出功率，即PDelta＜0。

根据计算所得的PDelta，可以更新发电机组的输出功率，即

式中：P(t+1)表示未来时刻t+1的发电机组输出功率，即调整后的功率；P(t)为当前时刻t的发电机组输出功率，即调整前的功率。根据负荷预测和需求分析实现发电机组的动态调整，以适应不同区域和时段的负荷变化，并达到负载平衡的状态。

2.2 根据负荷曲线分析和预测，合理控制储能设备的充放电策略

根据负荷曲线的分析和预测调控电网，通过优化算法来调整充放电策略，在低负荷期间储存能量，在高负荷期间释放能量，以实现负载平衡。

通过对负荷历史数据的分析和建模，得到如图1所示的负荷曲线，以描述不同时段下负荷的变化情况。负荷曲线能够协助预测未来的负荷需求，并为优化储能设备的充放电策略提供依据[3]。当负荷预测结果显示高负荷期与低负荷期存在明显的差异时，可以利用储能设备进行负荷均衡调节。在低负荷时段，储能设备可以充电贮存多余的电能；而在高负荷时段，储能设备可以释放电能来满足额外的需求，以平衡负荷需求之间的差异。在02:00—03:00，负荷需求为80 MW，同时储能设备以10 MW的功率进行充电，表明电网在该时段的负荷较低，储能设备通过充电来储存能量来满足后续部分能源需求。在05:00—06:00，负荷需求为110 MW，储能设备以10 MW的功率进行放电，说明电网在该时段负荷增加，储能设备通过释放能量来缓解电网的负荷需求。在06:00—07:00，负荷需求进一步增加至120 MW，储能设备以20 MW的功率进行放电，表明电网的负荷达到高峰且供应不足，储能设备通过释放更多的过剩能量来满足电网负荷需求。在07:00—08:00，负荷需求达到200 MW，储能设备暂停充放电。电网负荷趋于稳定，暂无储能设备调节需求[4]。根据负荷预测结果，通过对不同时段的负荷需求和储能设备状态进行实时调整充放电策略，最大限度地满足用户的负荷需求，不仅在经济上具有潜在优势，还为能源系统的可持续发展做出了贡献[4]。

图1 利用储能设备进行负荷均衡调节的充放电策略

2.3 利用数据分析和机器学习算法，准确预测可再生能源的波动性和接入量

电网调控利用数据分析和机器学习算法，可以准确预测可再生能源的波动性和接入量对于有效规划和运营电力系统至关重要，以便充分利用可再生能源的潜力。为了准确预测可再生能源的波动性，应收集大量的历史数据，包括风力发电和太阳能发电的输出功率、天气情况以及环境参数等。通过对这些数据的分析和建模，可以获取可再生能源的波动性特征。

通过使用机器学习算法，可以建立预测模型来预测可再生能源的波动性。常见的机器学习算法包括支持向量机（Support Vector Machines，SVM）算法、随机森林（Random Forest，RF）算法、神经网络算法等。通过训练模型来识别数据中的模式和趋势，从而准确预测可再生能源的波动性。在准确预测可再生能源的波动性方面，可以采用数学模型或公式来辅助机器学习算法的工作。

风速和风力发电输出功率之间存在的关系可表示为

式中：Pwind为风力发电的输出功率；vwind为当前的风速；kwind为与风力发电机组相关的常数。

太阳辐射强度和太阳能发电输出功率之间存在的关系可表示为

式中：Psolar为太阳能发电的输出功率；Isolar为太阳辐射强度；ksolar为与太阳能发电系统相关的常数。

通过采集并分析历史数据，可以确定适用于特定环境和设备的常数值。对于机器学习算法的应用，可以利用收集的大量历史数据进行训练[5]。算法可以自动识别并学习数据中的模式和趋势，进而预测未来的波动性。选择适当的算法和特征工程方法，如时间序列分析、回归分析等，可以进一步提高预测精度。可再生能源的输出与输入参数的实测值如表1所示。

表1 可再生能源的输出与输入参数实测值

使用实测数据进行训练后，机器学习算法可以通过学习数据中的模式和趋势来预测未来的可再生能源的波动性。例如，模型可以识别出某个特定风速范围内风力发电输出功率的变化模式，并根据预测到的风速数据来预测相应的风力发电输出功率。结合历史数据、机器学习算法及相应的公式，可以预测准确可再生能源波动性，为电力系统的规划和运营提供重要参考。

3 结 论

电网调控运行中的优化算法研究与应用能够有效改善电网的运行和调度，为电力行业决策者和相关研究人员提供重要参考。通过合理的资源配置、负荷调度和市场运营，优化算法可以提高电网的可靠性、经济性和环境可持续性，同时促进可再生能源的大规模接入和利用。未来的优化算法需要更加注重整合多领域数据信息，实现跨学科的协同优化。通过结合智能传感器、物联网技术和大数据分析等，实时获取和分析电网的各种状态数据，为优化算法提供更准确的输入信息，从而提高调度决策的精度和效率。