摘要：电力系统的动态经济调度属于优化问题，具有高维性、多约束性、非凸性的特征，难度较高，尤其是在实行风电并网以后，优化过程中又受到不稳定风力磁场的影响，因此难度进一步加大。文章分析了风电并网对电力系统动态经济调度产生的影响，并提出了改进动态经济调度问题的方法。
　　关键词：风电并网；电力系统；动态经济调度；风力磁场；电能需求
　　随着市场经济的发展，社会生产中的各个领域对电能的需求越来越大，而电能开发和供应所带来的环保问题也越来越突出。在这种大背景下，风力发电应运而生，并受到全社会的普遍关注。一方面，风能属于可再生能源，能够有效缓解当前社会中的能源危机；另一方面，风能属于清洁能源，使用过程中不会对环境造成污染。而稳定性是风电并网电力系统面临的主要问题，如何满足动态经济调度要求是所有电力部门需要长期研究的课题。
　　1.风电并网对电力系统动态经济调度产生的影响
　　风能虽然是可再生的清洁能源，但是其具有间歇性的特征，随机性较强，因此输出功率会产生一定波动，如果在电力系统中大规模接入风力电场，系统的稳定性就得不到保证，其对电力系统动态经济调度的影响主要体现在以下四个方面：
　　首先是影响旋转备用容量。由于气流大小以及方向等受到多种因素的影响，因此无法对其进行准确预测。尽管人们应用动力学以及物理学等多门学科的原理来预测风速，希望尽量提升预测的准确性，但是依旧无法避免25%～40%的误差。为了减少这种误差对实际应用的影响，需要在系统中设置更多旋转备用容量。
　　其次会对发电总成本产生影响。由于风能是一种清洁的可再生能源，与其他能源相比是取之不尽、用之不竭的，而且采用风力发电不会对环境造成污染，不需要额外花费人力以及财力去治理环境污染。总的来说就是风电并网以后，电力系统的运行成本明显降低，从这一角度来说其所产生的影响是积极的。
　　再次是对安全性的影响。前面分析到，气流是瞬息万变、不受人为控制的，这会导致输出功率产生巨大波动，而同一地区气流变化又会呈现出相同趋势，因此风力电场被大规模接入以后，这种波动就会被明显扩大，系统供电的稳定性和安全性就得不到保障，这是动态经济调度中必须思考的问题。
　　最后是对系统调峰的影响。风电并网之前，日负荷特性曲线呈现出峰谷交替的特点，但是并网之后曲线的变化就会受到风速的明显影响，风大时负荷相对较小，风小时负荷相对较大，产生一种反调峰现象。
　　2.风电并网电力系统动态经济调度问题的改进策略
　　2.1基本改进思想
　　风电并网电力系统动态经济调度问题总的来说就是在满足各类约束条件的基础上实现机组最优组合，可以将其归结为以下三个小问题：
　　2.1.1对约束条件进行处理时，以往都会选择粒子群算法，这种算法具有随机性的特征，在处理一些约束条件时可能会产生非可行解。引入惩罚项时，如果惩罚因子偏大，目标函数有可能陷入局部最优；如果惩罚因子偏小，有可能无法得到满意的最优解。为了解决这一问题，本研究中提出循环处理策略，采用循环模式来处理约束条件，解决惩罚因子设置不合理问题，得到最优解。
　　2.1.2在处理机组组合状态时，以往都是选择随机性搜索的方式，这种方式的优点是全局性较好，但是由于机组组合状态的数量非常大，因此采用这种方法具有一定的盲目性。为了解决这一问题，本研究中提出了最优启停策略，降低由于随机启停所带来的盲目性。
　　2.1.3在应用以上两个策略时，最终得到的可行解可能在一些时段存在冗余，对于这些冗余机组进行关停处理并不会导致粒子异常现象，反而会使机组状态得到进一步优化，为了实现这一目标，本研究中采取了机会停机策略。
　2.2循环处理策略的流程及应用
　　2.2.1对机组状态进行确认，在获取t-1时刻的机组状态以后，要分析电力系统中的约束条件，并将此作为依据判断出t时刻的机组状态。
　　2.2.2对机组的出力状况进行分配，分配原则为等耗量微增率。经过处理以后，如果功率已经达到平衡，说明其已经满足输出条件。如果功率没有达到平衡，则需要采用优先启停策略，对启停顺序进行合理设置，实现对机组状态的调整。如果电力系统的负荷比出力要大，则需要开启某些机组，反之则需要关停某些机组。这里将调整次数设置为M，M的大小可以根据实际情况来设定。经过M次调整以后，如果功率仍旧没有达到平衡，就不再对这一时段功率进行调整。
　　2.2.3需要对旋转备用进行校验，校验以后发现备用充足，则进入下一时段的处理；如果备用不充足，则重新回到第一步。最后一步是需要建立一个排错系统，对粒子状态进行校验并记录，如果发现异常粒子，马上对其异常轨迹做输出处理，方便程序的调试排错，粒子合格率会明显提升。
　　2.3优先启停策略的流程及应用
　　在判断机组状态的过程中，需要根据判断过程及结果制定优先启停顺序，顺序的制定有两种方法：一种是针对某一时段进行，就是设置一段相对独立的顺序；另一种是对所有时段进行统一设定。在循环处理过程中，在发现异常粒子以后，开始采用优先启停策略，这在上一个阶段已经分析过。实际上这种策略的核心就是将启停的权利赋予各个机组，提升高效率机组的运行率，降低低效率机组的运行率。在进行动态经济调度时，很多研究者习惯将最小比耗量当作机组优先投入顺序，但实际上这种选择并不适合所有情况，如果实际功率与额定值有较大差距，采用这种排序方式的弊端就会显现出来，经济性不高。为了解决这一问题，本研究将μmin与Pmax的比值作为经济指标，其中前者代表最小比消耗量，后者代表最大出力，遵循从小到大的原则，实现优先排序。
　　2.4机会停机策略的流程及应用
　　该策略的具体流程如下：制定某时间段内的启停顺序，顺序明确以后再确认该时间段内的运行机组，并对其进行检测。如果这些机组不满足停机约束条件，则不对其进行停机处理；反之，如果满足停机约束条件，则对其进行停机约束处理，需要对各机组的出力情况进行调整。如果粒子轨迹正常，就可以进行停机操作了。如果得到更优的处理结果则接受，如果处理结果没有实现更优则放弃。该策略在应用过程中有以下注意事项：（1）要对机组数量进行限制。使用该策略以后，机组会产生一个优先停机顺序。电力系统运行过程中，程序会将该顺序作为依据对所有机组是否需要停机做出判断，能停的尽量停。无论是在哪个时段，只要能够保证粒子轨迹正常，都要尽量减小机组的运行率。（2）要对机组停机机会进行合理设置。如果机组自身容量比较大，启停过程需要花费的时间也较长，则可以将其设置为基荷，应该尽量避免对其进行启停操作，因此在设置时应该赋予其较小的机会。反之，如果机组容量较小，启停过程不需要花费太长时间，则可以将其应用于调峰中，设置时应赋予其较大的机会。（3）要对停机优化结果进行分析。如果达到了优化的目的，就接受这一结果；如果没有达到这一目的，就要放弃这一结果。
　　2.5粒子群算法的改进
　　应用以上策略以后，就可以实现对粒子群算法的改进，具体步骤如下：（1）要对各项参数的设置，实现种群的初始化；（2）应用前两个策略对粒子进行处理；（3）对粒子进行检查和校验，异常则直接进入后面的第八步，如果没有发现异常则进入第四步；（4）采用最后一项策略生成新粒子；（5）继续利用排错系统对新粒子进行检查，如果发现异常，则直接进入第七步，如果没有发现异常，则进入下一步；（6）对经过处理后粒子的适应度值进行计算，如果达到更优目的则接受，如果没有达到则放弃；（7）对最优值进行更新；（8）判断经过优化后的粒子是否满足终止条件，如果满足则结束优化过程，如果没有满足则需要对粒子进行更新，并回到第二步。

　　3.结语
　　在能源与环境的双重危机下，风力发电已经成为我国电力事业进一步发展的必然选择。风电并网会对电力系统动态经济调度问题产生重要影响，对此，本文提出了三种改进策略，并将其应用在粒子算法中，旨在实现系统动态经济调度的最优化。