基于交替方向乘子法的分布式跨区跨省调度方法及系统

1.本发明属于电力系统运行技术领域，具体涉及一种基于交替方向乘子法的分布式跨区跨省调度方法及系统。


背景技术：

2.近年来，以风电光伏为代表的可再生能源迅猛发展，作为传统电力系统主力电源的煤电机组受到诸多限制。加之负荷的快速增长，电力系统电力电量平衡面临新的挑战。资源与负荷在空间上的差异性分布使得局部区域电网难以通过调度自身资源实现电力电量平衡，以风电、光伏为代表的可再生能源的大规模开发加剧了局部地区供需矛盾。供需平衡与消纳是新能源大规模接入后系统面临的重大挑战，是构建新型电力系统的根本问题。随着特高压交直流电网的逐步建成，跨区跨省调度能力得到提升，在多个区域间实现电力电量平衡成为可能。通过跨区调度可以在大范围内配置资源，充分利用不同区域的互补特性缓解局部地区电力供需矛盾，提升整体经济性和安全性。随着新能源渗透率的不断加大，由于新能源发电间歇性、波动性、随机性特点以及电网侧、负荷侧特性的深刻变化，传统跨省跨区送受电计划编制等运行机制已不适应新要求。
3.在这种背景下，为了使得各地区的电力供应能力与电力消纳能力达到平衡，需研究跨区跨省调度策略，通过制定合理的跨区跨省送受电计划实现各地区电力系统的电力电量平衡。
4.目前我国国内对于跨区跨省调度的研究主要集中在特高压直流输电线路功率模型、适应分级调度模式的调度方法。对于跨区跨省经济调度的研究较少，且目前研究存在以下问题：
5.(1)省间调度模型为集中式优化模型，求解模型需要各区域的发电机组及负荷信息，一方面需要各调度机构交换大量信息，增加了通信负担。另一方面，信息交换可能导致敏感数据的泄露，造成安全隐患。
6.(2)在跨省跨区调度模型中对可再生能源及负荷的不确定性考虑不完善，难以得到多数场景下的送受电计划，无法度量不确定性引起的风险。


技术实现要素：

7.本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种基于交替方向乘子法的分布式跨区跨省调度方法及系统，建立基于交替方向乘子法的分布式跨区跨省经济调度模型，以解决集中式调度方式中存在大规模数据交换，以及可再生能源和负荷的不确定性风险不可控的技术问题。
8.本发明采用以下技术方案：
9.一种基于交替方向乘子法的分布式跨区跨省调度方法，包括以下步骤：
10.s1、考虑发电机组运行的各项约束及区域间或省间联络线功率约束，以各区域运行成本和最小为目标，建立集中求解的跨区跨省经济调度模型；
11.s2、基于交替方向乘子法对步骤s1得到的跨区跨省经济调度模型进行重构，得到以子区域为基本优化单位的分布式跨区跨省经济调度模型，分布式跨区跨省经济调度模型中以各区域为调度主体，各区域和相连区域交流联络线功率，各区域调度机构根据上级调度机构发布的参数λ求解优化模型，得到联络线功率并传递给上级调度机构，上级调度机构根据各区域传递的联络线功率更新参数λ并发布给各区域调度机构，将各区域调度机构与上级调度机构多次迭代后得到的均衡解作为调度方案，实现分布式跨区跨省调度。
12.具体的，步骤s1中，跨区跨省经济调度模型以各区域运行成本和最小为目标，约束条件包括送受电区域电力平衡、机组出力上下限、机组爬坡、区域备用要求、联络线功率约束。
13.进一步的，以各区域运行成本和最小为目标得到目标函数如下：
[0014][0015]
其中，a,t分别为区域和时间的集合，分别为区域a内煤电机组、光伏和风电机组的集合，p
a,i,t
为区域a内第i台煤电机组在t时段的出力，c
a,i
为相应的煤耗成本，分别为区域a内第p台光伏出力的预测值及决策变量，分别为区域a内第w台风电出力的预测值及决策变量，γ
pv
,γw分别为弃光、弃风的惩罚成本。
[0016]
进一步的，送电区域的电力平衡约束：
[0017][0018]
受电区域的电力平衡约束为：
[0019][0020]
其中，为区域a在t时段的负荷，为联络线l送端和受端在t时段的传输功率；
[0021]
煤电机组的出力约束包括：
[0022]
煤电机组出力上下限约束：
[0023][0024]
煤电机组的爬坡约束：
[0025][0026][0027]
子区域的备用约束：
[0028]
[0029][0030]
其中，分别为区域a内第i台煤电机组出力的下限及上限，分别为区域a内第i台煤电机组的上爬坡限制与下爬坡限制，分别为区域a内正备用和负备用要求；
[0031]
联络线功率约束包括：
[0032]
计划电量约束：
[0033][0034]
联络线送受端功率平衡约束：
[0035][0036]
联络线调整约束：
[0037][0038][0039]
联络线功率峰谷差约束：
[0040][0041]
其中，e
l
为联络线l两端区域提前确定的计划电量，ξ
l
为联络线l的损耗。分别为联络线l最大上调量和最大下调量，||表示集合t所含元素的个数，为平均传输功率，α为调节系数。
[0042]
具体的，步骤s2具体为：
[0043]
设置惩罚系数ρ，初始化决策变量，设置迭代变量k＝0，设置终止条件∈
pri0
,∈
dual0
；各区域考虑区域内部机组各项约束，依次求解每个区域优化问题，先求解的区域需要将求得联络线功率传递给相连区域；更新参数λ；计算原始残差和对偶残差当∈
pri
≤∈
pri0
并且∈
dual
≤∈
dual0
时，迭代终止，输出结果，否则k+1，返回重新求解每个区域优化问题。
[0044]
进一步的，每个区域求解如下：
[0045][0046]
其中，a为区域的标识，a为所有区域组成的集合，为区域a的发电成本，la为区域a求解的目标函数，λ
l,t
为联络线功率平衡约束对应的拉格朗日乘子，为送端区域给出的联络线功率，ξ
l
为联络线损耗，为受端区域给出的联络线功率。
[0047]
进一步的，原始残差和对偶残差分别为：
[0048][0049]
其中，l为联络线标识，l为所有联络线组成的集合，t为时段的标识，t为所有时段的集合，为第k+1次迭代时送端区域给出的联络线功率，为第k+1次迭代时受端区域给出的联络线功率，ξ
l
为联络线损耗，为第k+1 次迭代时联络线l功率平衡约束对应的拉格朗日乘子，为第k次迭代时联络线l功率平衡约束对应的拉格朗日乘子。
[0050]
进一步的，更新参数λ如下：
[0051][0052]
其中，为第k+1次迭代时联络线l功率平衡约束对应的拉格朗日乘子，为第k次迭代时联络线l功率平衡约束对应的拉格朗日乘子，ρ为惩罚系数，为第k+1次迭代时送端区域给出的联络线功率，ξ
l
为联络线损耗，为第k+1次迭代时受端区域给出的联络线功率。
[0053]
具体的，步骤s2中，采用条件价值风险方法改进步骤s2得到的以子区域为基本优化单位的分布式跨区跨省经济调度模型，对不确定性造成的成本波动进行控制，具体为：
[0054]
设定置信水平ε，运行成本概率分布的ε分位点为风险阈值，超出风险阈值的概率为1-ε，通过优化c
var
最小化超出阈值的成本期望降低运行成本的波动，将对每个区域进行多次迭代的多目标问题转化为单目标问题，具体如下：
[0055][0056]
其中，δ为风险厌恶系数，s为场景的标识，s为场景的集合，πs为场景s出现的概率，l
a,s
为场景s下区域a的优化目标函数，c
var
为条件价值风险。
[0057]
第二方面，本发明实施例提供了一种基于交替方向乘子法的分布式跨区跨省调度系统，包括：
[0058]
优化模块，考虑发电机组运行的各项约束及区域间或省间联络线功率约束，以各区域运行成本和最小为目标，建立集中求解的跨区跨省经济调度模型；
[0059]
调度模块，基于交替方向乘子法对优化模块得到的跨区跨省经济调度模型进行重构，得到以子区域为基本优化单位的分布式跨区跨省经济调度模型，分布式跨区跨省经济调度模型中以各区域为调度主体，各区域和相连区域交流联络线功率，各区域调度机构根据上级调度机构发布的参数λ求解优化模型，得到联络线功率并传递给上级调度机构，上级调度机构根据各区域传递的联络线功率更新拉格朗日乘子λ并发布给各区域调度机构，将各区域调度机构与上级调度机构多次迭代后得到的均衡解作为调度方案，实现分布式跨区跨省调度。
[0060]
与现有技术相比，本发明至少具有以下有益效果：
[0061]
一种基于交替方向乘子法的分布式跨区跨省调度方法，考虑区域内部机组出力上
下限、爬坡、备用等各项约束及区域间联络线交易计划等约束条件，基于交替方向乘子法对集中式模型进行重构，建立一种以子区域为基本单位的分布式调度模型，各区域之间仅交流跨区联络线功率，不必传递区域内部机组及负荷信息，避免集中式调度方式中存在大规模数据交换的问题，有效地保护区域内部的隐私数据。为了应对可再生能源机组出力及负荷的不确定性，采用条件价值风险模型将子区域求解的单目标问题转换为多目标优化问题，对不确定性造成的成本波动进行控制，实现分布式求解跨区跨省经济调度问题，保护区域数据安全。进一步的，跨区跨省经济调度模型以各区域运行成本和最小为目标，约束条件包括送受电区域电力平衡、机组出力上下限、机组爬坡、区域备用要求、联络线功率约束，考虑了实际调度中的各项约束条件。
[0062]
进一步的，以各区域运行成本和最小为目标的目标函数使得调度方案在约束条件下经济性最优。
[0063]
进一步的，发电机组运行的各项约束及区域间或省间联络线功率约束详细考虑了实际生产中的约束条件，使得调度方案具有实用性。
[0064]
进一步的，依次求解每个区域优化问题，跨区经济调度分布式求解避免了区域间传输大量隐私信息。
[0065]
进一步的，各区域求解子问题以分布式的方式进行，可以保护本地数据。
[0066]
进一步的，原始残差和对偶残差的设置给出了模型求解过程收敛的判据。
[0067]
进一步的，上级调度机构更新拉格朗日乘子，协调各区域求解的结果。
[0068]
进一步的，步骤s2改进区域求解问题，可以有效的控制新能源的不确定性引起的成本波动。
[0069]
可以理解的是，上述第二方面的有益效果可以参见上述第一方面中的相关描述，在此不再赘述。
[0070]
综上所述，本发明以分布式的方式求解跨区跨省电力调度问题，避免了不同区域间大规模交换信息的问题，可以有效地保护区域内部隐私数据。同时通过参数设置可以控制由新能源不确定性引起的成本波动，增强了调度方案的适用性。
[0071]
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
[0072]
图1为算例区域拓扑结构图；
[0073]
图2为风电光伏出力参考曲线图；
[0074]
图3为分布式跨区经济调度求解过程图；
[0075]
图4为场景一不考虑跨区调度时各区域边际成本图；
[0076]
图5为场景二考虑跨区调度时各区域边际成本图。
具体实施方式
[0077]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0078]
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
[0079]
还应当理解，在本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
[0080]
还应当进一步理解，在本发明说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/ 或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合，例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
[0081]
应当理解，尽管在本发明实施例中可能采用术语第一、第二、第三等来描述预设范围等，但这些预设范围不应限于这些术语。这些术语仅用来将预设范围彼此区分开。例如，在不脱离本发明实施例范围的情况下，第一预设范围也可以被称为第二预设范围，类似地，第二预设范围也可以被称为第一预设范围。
[0082]
取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在
……
时”或“当
……
时”或“响应于确定”或“响应于检测”。类似地，取决于语境，短语“如果确定”或“如果检测(陈述的条件或事件)”可以被解释成为“当确定时”或“响应于确定”或“当检测(陈述的条件或事件)时”或“响应于检测(陈述的条件或事件)”。
[0083]
在附图中示出了根据本发明公开实施例的各种结构示意图。这些图并非是按比例绘制的，其中为了清楚表达的目的，放大了某些细节，并且可能省略了某些细节。图中所示出的各种区域、层的形状及它们之间的相对大小、位置关系仅是示例性的，实际中可能由于制造公差或技术限制而有所偏差，并且本领域技术人员根据实际所需可以另外设计具有不同形状、大小、相对位置的区域/ 层。
[0084]
本发明提供了一种基于交替方向乘子法的分布式跨区跨省调度方法，考虑区域内部机组出力上下限、爬坡、备用等各项约束及区域间联络线交易计划建立跨区互联电力系统集中式调度模型；
[0085]
然后，基于交替方向乘子法对集中式模型进行重构，建立一种以子区域为基本单位的分布式调度模型，各区域之间仅交流跨区联络线功率，不必传递区域内部机组及负荷信息，有效地保护区域内部的隐私数据。为了应对可再生能源机组出力及负荷的不确定性，采用条件价值风险模型将子区域求解的单目标问题转换为多目标优化问题，对不确定性造成的成本波动进行控制。
[0086]
本发明一种基于交替方向乘子法的分布式跨区跨省调度方法，包括以下步骤：
[0087]
s1、集中式跨区经济调度模型
[0088]
考虑发电机组运行的各项约束及区域间或省间联络线功率约束，建立集中求解的跨区跨省经济调度模型。
[0089]
集中式跨区经济调度以各区域运行成本和最小为目标，运行成本包括煤耗成本和弃风弃光惩罚成本。同时考虑机组出力上下限，机组爬坡，备用及联络线交易电量等约束。目标函数如式(1)所示：
[0090][0091][0092]
其中，a,t分别为区域和时间的集合，分别为区域a内煤电机组、光伏和风电机组的集合，p
a,i,t
为区域a内第i台煤电机组在t时段的出力，c
a,i
为相应的煤耗成本，采用二次函数的形式如式(2)所示，分别为区域a内第p台光伏出力的预测值及决策变量，分别为区域a内第w台风电出力的预测值及决策变量,γ
pv
,γw分别为弃光、弃风的惩罚成本。
[0093]
送电区域的电力平衡约束为：
[0094][0095]
受电区域的电力平衡约束为：
[0096][0097]
其中，为区域a在t时段的负荷，为联络线l送端和受端在t时段的传输功率。
[0098]
煤电机组的出力约束为：
[0099][0100][0101][0102][0103][0104]
其中，式(5)为煤电机组出力上下限约束，分别为区域a内第i台煤电机组出力的下限及上限。式(6)(7)为煤电机组的爬坡约束，分别为区域a内第i台煤电机组的上爬坡限制与下爬坡限制。式(8)(9)为子区域的备用约束，为应对可再生能源和负荷的波动性，煤电机组提供正负备用，分别为区域a内正备用和负备用要求。
[0105]
联络线功率约束主要包括计划电量，送受电功率平衡等约束如下，其中，式(10)为计划电量约束，式(11)为联络线送受端功率平衡约束，式(12) (13)为联络线调整约束，式(14)为联络线功率峰谷差约束。
[0106][0107][0108]
p
l,t+1-p
l,t
≤p
lru
ꢀꢀ
(12)
[0109]
p
l,t-p
l,t+1
≤p
lrd
ꢀꢀ
(13)
[0110][0111]
其中，e
l
为联络线l两端区域提前确定的计划电量，ξ
l
为联络线l的损耗。分别为联络线l最大上调量和最大下调量，||表示集合t所含元素的个数，为平均传输功率，α为调节系数。
[0112]
s2、分布式跨区跨省经济调度模型
[0113]
基于交替方向乘子法对集中式跨区跨省经济调度模型进行重构，以各区域为调度主体，各区域和相连区域交流联络线功率，不必向外部公布区域内部的机组及负荷信息。各区域调度机构向上级调度机构传递联络线功率，上级调度机构更新拉格朗日乘子发布给各区域调度机构，多次迭代后求得均衡解，得到调度方案。
[0114]
集中式跨区经济调度模型的求解需要各区域的机组及负荷信息，这会涉及数据隐私的问题，本步骤基于交替方向乘子法将上述集中式模型分解为多个子问题，实现分布式求解。
[0115]
对于如下形式的问题：
[0116][0117]
对应的增广拉格朗日函数为：
[0118][0119]
其中，y为等式约束对应的拉格朗日乘子。
[0120]
admm给出了问题(15)的求解步骤如下：
[0121][0122][0123]yk+1
＝yk+ρ(ax
k+1
+bz
k+1-c)
ꢀꢀ
(19)
[0124]
其中，上标k表示第k次迭代。
[0125]
每次迭代过程中，依次求解x
k+1
,z
k+1
,y
k+1
。求解x
k+1
的过程中，zk,yk为固定值，此时g(z)为固定值，可省去，这意味着求解x
k+1
的过程中并不需要g(z)的信息，只需要知道z中和x耦合的部分变量即可。同理，求解z
k+1
的时候，只需将x
k+1
中和z耦合的变量传递给模型即可。
[0126]
集中式跨区经济调度模型具有与问题(15)相似的性质，总成本分解为各区域成本和：
[0127][0128][0129]
每个区域求解如下问题：
[0130][0131]
于送电区而言，为决策变量，而为参数，由相应的受电区域传递，受电区域与此同理；需要注意的是，当某区域求解完成后，需将或传递给相应的区域。
[0132]
当所有区域求解子问题后，更新拉格朗日乘子λ：
[0133][0134]
至此完成一次迭代。
[0135]
迭代的终止条件为原始残差和对偶残差降至一定范围，原始残差和对偶残差的定义为：
[0136][0137]
跨区经济调度分布式求解流程如下：
[0138]
1、输入参数，设置惩罚系数ρ,初始化决策变量，设置迭代变量k＝0，设置终止条件∈
pri0
,∈
dual0
。
[0139]
2、各区域考虑区域内部机组各项约束，依次求解子问题(22)。需要注意的是，没有联络线相连的区域可以同时进行求解，存在联结关系的区域依次求解，先求解的区域需要将求得联络线功率传递给相连区域。
[0140]
3、按照式(23)更新拉格朗日乘子。
[0141]
4、按照式(24)计算原始残差和对偶残差收敛判据。
[0142]
5、当∈
pri
≤∈
pri0
并且∈
dual
≤∈
dual0
时，迭代终止，输出结果，否则k+1，返回步骤2。
[0143]
s3、基于条件价值风险的改进调度模型
[0144]
采用条件价值风险方法改进子区域求解问题，对不确定性造成的成本波动进行控制。
[0145]
新能源出力和负荷的不确定性会影响系统运行成本，本发明引入条件价值风险(c
var
)对不确定性进行风险管理。设定置信水平ε，运行成本概率分布的ε分位点为风险阈值(value at risk,var)，超出风险阈值的概率为1-ε。
[0146]cvar
最小化超出阈值的成本期望：
[0147]
[0148][0149]
其中，变量ζ优化结果为运行成本的var值，s为场景集合，πs为场景s的概率，χs为场景s中超出var的量，为场景s中区域a的运行成本。
[0150]
通过优化问题(25)降低运行成本的波动。
[0151]
考虑条件风险价值的跨区经济调度模型为多目标优化问题，将式(22)改写为下式(27)，将多目标问题转化为单目标问题。
[0152][0153]
其中，δ为风险厌恶系数，δ增加会提高决策者对风险的厌恶程度。
[0154]
本发明再一个实施例中，提供一种基于交替方向乘子法的分布式跨区跨省调度系统，该系统能够用于实现上述基于交替方向乘子法的分布式跨区跨省调度方法，具体的，该基于交替方向乘子法的分布式跨区跨省调度系统包括优化模块以及调度模块。
[0155]
其中，优化模块，考虑发电机组运行的各项约束及区域间或省间联络线功率约束，以各区域运行成本和最小为目标，建立集中求解的跨区跨省经济调度模型；
[0156]
调度模块，基于交替方向乘子法对优化模块得到的跨区跨省经济调度模型进行重构，得到以子区域为基本优化单位的分布式跨区跨省经济调度模型，分布式跨区跨省经济调度模型中以各区域为调度主体，各区域和相连区域交流联络线功率，各区域调度机构根据上级调度机构发布的参数λ求解优化模型，得到联络线功率并传递给上级调度机构，上级调度机构根据各区域传递的联络线功率更新拉格朗日乘子λ并发布给各区域调度机构，将各区域调度机构与上级调度机构多次迭代后得到的均衡解作为调度方案，实现分布式跨区跨省调度。
[0157]
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中的描述和所示的本发明实施例的组件可以通过各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0158]
结合实际算例，对所建立模型的有效性和实用性进行分析，具体如下：
[0159]
请参阅图1，各区域装机容量及最大负荷如表1所示，区域1、2、3分别有煤电机组19、20、15台，煤电机组成本函数用式(2)所示的二次函数形式表示。
[0160]
表1区域装机容量及最大负荷
[0161][0162]
请参阅图2，弃风弃光惩罚成本γ
pv
、γw均为50$/mw，子区域正备用为负荷的5％，负备用为可再生能源出力的5％，区域2向区域1送电3000mw
·
h，区域3向区域1送电200mw
·
h，区域联络线网损均为3％，以正态分布模拟可再生能源和负荷的随机性，通过蒙特卡洛模拟生成大量样本，再通过k-means 聚类为10种场景，置信水平∈取0.6，表示成本超过60％分位点的场景为风险场景。
[0163]
采用admm求解分布式跨区经济调度问题，惩罚系数ρ设为0.1，终止条件∈
pri0
,∈
dual0
分别为10-3
。迭代过程中原始残差2范数和对偶残差2范数变化如图3所示。
[0164]
admm算法经过81次迭代后达到终止条件，算法终止迭代，从图3中可以看出，在经过3次迭代后收敛判据已经非常小，已经能够满足实际工程应用，这证明admm算法具有良好的收敛性。
[0165]
为说明本文所提算法的有效性及跨区调度的优点，设置三种场景进行对比：
[0166]
场景一：不存在跨区调度，各区域独立优化；
[0167]
场景二：采用本文所提的基于admm的跨区经济调度模型进行优化；
[0168]
场景三：采用集中式跨区经济调度模型进行优化。
[0169]
三种场景下各区域运行成本如表2所示：
[0170]
表2不同场景下各区域运行成本
[0171][0172]
从表2中看出场景二和场景三中各区域运行成本几乎相同，误差足够小，可以忽略不计，这证明了本发明所提方法的正确性。与场景一各区域独立平衡相比，场景二和场景三中，区域一运行成本下降，区域二、三成本上升，这是因为区域一是受电区域，区域二、三是送电区域，而跨区调度电量成本计入送电区域；场景二、三中各区域运行总成本降低了7283$，说明通过跨区调度可以更合理的调配资源，降低整体运行成本，提高系统经济性。
[0173]
场景一和场景二中各区域各时段的边际成本如图4和图5所示。
[0174]
请参阅图4，区域1的边际成本波动相对较大，这是因为区域1的负荷较大，负荷的波动会显著影响发电机组的边际成本，在晚高峰时期，区域1的负荷最大，相应的边际成本显著增加。
[0175]
请参阅图5，各区域的边际成本趋势相同，没有较大的波动，在跨区调度模型中，负荷较大的区域1可以利用区域2、3成本较低的发电资源以降低区域内的发电成本，印证了跨区调度可以优化资源配置的作用。
[0176]
综上所述，本发明一种基于交替方向乘子法的分布式跨区跨省调度方法及系统，以分布式的方式求解跨区跨省电力调度问题，避免了不同区域间大规模交换信息的问题，可以有效地保护区域内部隐私数据。同时通过参数设置可以控制由新能源不确定性引起的成本波动，增强了调度方案的适用性。
[0177]
本领域内的技术人员应明白，本技术的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本技术可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本技术可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、 cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0178]
本技术是参照根据本技术实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/ 或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0179]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0180]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0181]
以上内容仅为说明本发明的技术思想，不能以此限定本发明的保护范围，凡是按照本发明提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本发明权利要求书的保护范围之内。