(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211124128.X (22)申请日 2022.09.15 (71)申请人 东南大学 地址 210096 江苏省南京市玄武区新 街口 街道四牌楼 2号 (72)发明人 王逸飞　朱彤　颜子恒　 (74)专利代理 机构 北京同辉知识产权代理事务 所(普通合伙) 11357 专利代理师 沈利芳 (51)Int.Cl. G06N 3/063(2006.01) G06F 30/27(2020.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01)G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) G06F 111/04(2020.01) G06F 111/08(2020.01) (54)发明名称 考虑安全约束机组组合优化加速方法、 设备 及存储介质 (57)摘要 本发明公开了考虑安全约束机组组合优化 加速方法、 设备及存储介质， 属于电力系统考虑 安全约束的机组组合优化加速算法领域， 通过特 征化相应参数进一步设计了SCUC模型， 接着， 连 续生成样本， 并在GCN中探索和剪枝， 优化相应的 加速策略， 在本加速策略中， 仅保留紧约束， 优化 二进制变量， 减少大规模计算的优化分支， 通过 加速策略， SCUC的计算效率提高， 其在大规模系 统中的决策要 求获得满足， 最后在IEEE30节点和 118节点系统中验证所提出的优化加速算法， 评 估求解的计算时间和最优性， 分析实验结果， 并 与传统求解器比较， GCN实现了性能改进， 平均计 算速度提高了39.9倍， 预测解的相对差距为 0.07％和0.16％。 权利要求书5页 说明书11页 附图4页 CN 115511067 A 2022.12.23 CN 115511067 A 1.考虑安全约束机组 组合优化加速方法， 其特 征在于， 方法包括以下步骤： 在给定具有已知拓扑和线路参数的电网系统基础之上， 调用已知拓扑和线路参数的电 网系统的区域中的用户历史负荷信息， 通过预测和优化机组在一 天或一周内的启停状态和 日前实时发电调度处理， 从而建立考虑安全约束的机组组合SCUC模型， 以SCUC模型建立 SCUC场景； 根据建立的SCUC场景的数据 特征， 将已知电网系统调度信 息整合的负载波动数据作为 收集的训练数据特 征来构造加速策略的输入参数； 在输入参数的基础上， 通过图神经网络多元分类器， 用通用的求解器求解不同参数下 SCUC问题的MILP混合整 数线性规划模 型， 学习和识别两个数据标签0 ‑1变量和紧约束， 并在 数据特征和数据标签之间建立映射， 形成加速策略； 训练加速策略， 根据输入参数识别紧约束， 并通过加速策略输出二进制变量的值， 通过 图卷积神经网络GCN提取SCUC中潜在的数据特征并做分类， 应用加 速策略类将SCUC问题简 化为仅具有紧约束的线性规划问题， 通过探索和剪枝方式优化加速策略训练多元分类器 GCN， 得到SCUC模型中二进制变量和紧约束的训练结果， 进而通过KKT条件求解连续变量的 取值进行SCUC的大规模快速决策； 评估所得的训练结果， 基于非线性规划优化理论的Karush ‑Kuhn‑Tucker KKT条件进行 最优解计算， 并判断最优解是否可 行， 从而修 正得到求 解方案； 对构建的加速策略进行有 效性验证和结果分析， 着重分析加速策略的计算效率和准确 度。 2.根据权利要求1所述的考虑安全约束机组组合优化加速方法， 其特征在于， 所述建立 SCUC场景的过程包括以下步骤： 建立成本最优的目标函数： 其中， Fi是发电机组i的发电成本函数， Pit是发电机i在t时刻的出力， Iit是发电机i在t 时刻的开停机状态， αi是启动和设备维护综合成本， SUit是发电机 i在t时刻的开机成本， SDit 是发电机i在t时刻的停机成本； 设置SCUC模型的约束条件： 权　利　要　求　书 1/5 页 2 CN 115511067 A 2其中Dit是节点i在t时刻的负荷， SRit是发电机i在t时刻的旋转备用需求， ORit是发电机 i在t时刻的运行备用需求， URit是发电机i在t时刻的运行上爬坡系数， DRit是发电机i在t时 刻的运行下爬坡系， UPit是t时刻下的开机机组i， DPit是t时刻下的关停机组i， Xon/off,it是发 电机i在t时刻下的最小开停机时间， Ton/off,i是发电机i的最小开停机时间， PLt是t时刻下的 线路潮流矩阵， θt是t时刻下的节点电压相角矩阵， Vt是t时刻下的节点电压幅值矩阵， Vmin/max表示节点电压的最大值和最小值， PLmax表示线路最大潮流容量限制， f为(1)中表示 的目标函数。 3.根据权利要求2所述的考虑安全约束机组组合优化加速方法， 其特征在于， 所述SCUC 的约束包括括基本机组组合的约束和传输网络安全约束； 设置S CUC模型的约束 条件中出现 的变量包括系统状态和控制 变量； 线路潮流、 母线电压幅值和母线电压角属于系统状态变 量集， 通过调整控制变量， 即每个发电机组的实际功 率输出， 来优化目标值， 等式(2)表 示系 统功率平衡， 包括一般UC约束以及系统旋转(3)和运行(4 )备用要求、 实际发电容量限制 (5)、 最小开启(6)和关闭(7)时间限制、 发电机组爬升(8)和下降(9)限制； 考虑到传输网络 安全约束， 等式(10)表示传输流， 而不等式(11)和(12)强制执行传输流限制和总线电压限 制。 4.根据权利要求1所述的考虑安全约束机组组合优化加速方法， 其特征在于， 根据建立 的SCUC场景的数据特征， 提取、 发送信号并通过SCUC模型的模拟计算结果收集训练数据包 括以下步骤： 选择SCUC的数据特 征 在SCUC问题中， 负荷的变化趋势是重复的且很小， 分析表明， 系统网络的拓扑和线路参 数是预先确定的， 不易更改， 将系统网络的拓扑和线路参数视为已知的固定值， 而用户的负 荷需求视为自变量和可变输入参数， 因此， 选择用户的负荷需求构成SCUC问题的数据特征 标签， 引入参数优化公式来建立 监督学习任务； 对SCUC模型的数据特 征进行抽象和参数化： SCUC的参数化公式如下 所示： 其中 fi(b,x)＝wix(j|x(j)＝ Ii,t)p(j|p(j)＝ Loadi,t)        (14) 约束表达式为： gk(x,p)≤0,k＝1,...,m                 (15)权　利　要　求　书 2/5 页 3 CN 115511067 A 3