基于粒子群优化的年度合同电量降维分解模型

在目前中国电力市场环境下,中长期合同的交易方式因其风险防范性及保证市场有序性等优点而被广泛采用。年度合同签订完成后,需要将这些合约电量分解到每个月份,再从每个月份分解到日。由于发电厂及分解的时段数较多,合同电量分解得到的各个发电厂计划发电量的变量维数也会偏大,求解起来冗长困难。提出了一种能够将变量维数降低,同时把离散的决策变量转化为连续的决策变量,并利用粒子群迭代寻优,较快分解年度合同电量的方法。由于负荷预测不准确及检修计划变更等原因,实际发电量与计划值不可能完全相同,需要将产生的偏差滚动到后续时段来完成。同时考虑到各个发电厂机组利用率不能相差太多,以及最大最小出力等约束。算例结果表明该分解模型具有较快的分解速度和实用性。