基于冗余约束快速辨识的电力系统前瞻调度鲁棒决策方法

王麒宁; 陈思远; 徐箭; 陈亦平; 颜融; 郭岩

doi:10.7500/AEPS20240427005

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基于冗余约束快速辨识的电力系统前瞻调度鲁棒决策方法

学术研究 | 更新时间：2026-02-28

- 基于冗余约束快速辨识的电力系统前瞻调度鲁棒决策方法
- Robust Decision-making Method for Look-ahead Dispatch in Power System Based on Fast Identification of Redundant Constraints
- 电力系统自动化 2025年49卷第22期页码：123-134
- 作者机构：
  
  1.武汉大学电气与自动化学院，湖北省武汉市 430072
  2.南方电网新型电力系统（北京）研究院有限公司，北京市 102218
  3.中国南方电网电力调度控制中心，广东省广州市 510663
- 作者简介：
  
  王麒宁(2001—)，男，博士研究生，主要研究方向：电力系统优化调度。E-mail：wangqining@whu.edu.cn
  陈思远(1993—)，男，博士，主要研究方向：人工智能在电力系统运行与控制中的应用。E-mail：wddqcsy@whu.edu.cn
  徐箭(1980—)，男，通信作者，博士，教授，博士生导师，主要研究方向：柔性负荷调度与控制、新型电力系统运行与控制、综合能源系统建模分析与运行控制。E-mail：xujian@whu.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家重点研发计划资助项目(2022YFB2403500)
- DOI：10.7500/AEPS20240427005
  中图分类号：
- 收稿：2024-04-27，
  
  修回：2024-10-25，
  
  网络首发：2025-01-07，
  
  纸质出版：2025-11-25
- 稿件说明：
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王麒宁,陈思远,徐箭等.基于冗余约束快速辨识的电力系统前瞻调度鲁棒决策方法[J].电力系统自动化,2025,49(22):123-134.

WANG Qining,CHEN Siyuan,XU Jian,et al.Robust Decision-making Method for Look-ahead Dispatch in Power System Based on Fast Identification of Redundant Constraints[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(22):123-134.
王麒宁,陈思远,徐箭等.基于冗余约束快速辨识的电力系统前瞻调度鲁棒决策方法[J].电力系统自动化,2025,49(22):123-134. DOI： 10.7500/AEPS20240427005.

WANG Qining,CHEN Siyuan,XU Jian,et al.Robust Decision-making Method for Look-ahead Dispatch in Power System Based on Fast Identification of Redundant Constraints[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(22):123-134. DOI： 10.7500/AEPS20240427005.

摘要

为应对新能源日内功率偏差导致的系统电力平衡问题，电力调度部门需要从前瞻性视野对日前计划进行分钟级修正。为此，提出一种基于冗余约束快速辨识的电力系统前瞻调度鲁棒决策方法，在保证短时间高效求解的同时，提升极端运行场景下电力系统的新能源消纳率和保供能力。首先，在前瞻调度决策模式下，考虑风电/光伏的不确定性，结合水电、火电、储能及联络线多资源协同控制建立两阶段优化模型，第1阶段考虑系统的经济性和安全性，第2阶段考虑系统的新能源消纳和保供能力。进一步，考虑到新能源不确定性将增加模型复杂度，提出基于图卷积神经网络-长短期记忆网络的冗余约束辨识与削减方法，并利用列与约束生成算法对约简后的前瞻调度模型进行鲁棒优化求解。最后，在IEEE 118节点系统中进行算例仿真验证，通过数值结果验证了所提模型能够实现冗余约束的快速辨识，所提鲁棒决策方法能对多种不同类型场景的前瞻调度策略进行高效求解。

Abstract

To address the electric power balance issues in systems caused by intraday power deviations of renewable energies

power dispatch departments require minute-level revisions to the day-ahead plans from a look-ahead perspective. Therefore

a robust decision-making method for the look-ahead dispatch in power system is proposed based on the fast identification of redundant constraints. The method improves the renewable energy accommodation rate and supply capacity of the power system in extreme operation scenarios while ensuring efficient solving in a short time. First

in the look-ahead dispatch decision-making mode

a two-stage optimization model is constructed considering the uncertainty of wind and photovoltaic power

along with the coordinated control of multiple resources such as hydro

thermal

storage

and tie-lines. The first stage considers the economy and safety of the system

while the second stage considers the renewable energy accommodation and power supply guarantee. Furthermore

considering the model complexity added by the uncertainty of renewable energy

an identification and reduction method for redundant constraints based on graph convolution neural network and long short-term memory network is proposed

followed by a robust optimization solution for the reduced look-ahead dispatch model using column and constraint generation algorithm. Finally

the effectiveness of the proposed model for the fast identification of redundant constraints is validated through numerical results in the IEEE 118-bus system

and the proposed robust decision-making method can efficiently solve look-ahead dispatch strategies in various types of scenarios.

关键词

Keywords

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