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安全约束机组组合Security Constrained Unit Commitment
长期以来，实现安全和经济运行是电力系统的主要目标。机组组合(Unit Commitment，UC)作为编制发电计划的核心环节，能够在电力系统短期运行中实现对发电资源的结构性优化，为调度预留充足的优化空间，以应对未来负荷的不确定性和新能源发电的波动性，满足系统的调峰和备用需求，为电力系统经济调度及安全校核提供基础；同时，能够提升高能效大机组的运行效率，尽可能使机组运行在最佳工作点，提升系统的经济性和节能性。 从考虑安全性的角度，机组组合的研究可划分为3个阶段：第一阶段，是不考虑网络安全约束的机组组合，称为传统机组组合(UC)；第二阶段，是考虑网络安全约束的机组组合(Security Constrained Unit Commitment，SCUC)；第三阶段，是全面考虑暂态稳定性、电压稳定性等安全约束的机组组合。
SCUC是根据研究周期内的各个时段系统负荷预测优化机组发电计划，包括机组起停方式和机组发电出力。优化的目标是系统的总成本(包括发电成本、开机成本、停机成本)最小。约束主要分为3类： (1)系统约束。包括负荷平衡、系统备用； (2)机组约束。包括机组出力上下限、最小持续开停时间、爬坡绿、旋转备用、最大开停次数； (3)安全约束。包括支路输电极限、断面极限、 节点电压等。 SCUC在实际应用中还可以根据需要添加约束条件，如开停机过程的出力约束、分区备用约束、排放约束、资源约束等。
介绍
电力生产中的机组组合问题(UC) 是一大类数学优化问题，其中协调一组发电机的生产以实现某些共同目标，通常以最低成本匹配能源需求或从电力生产中获取最大化收入。其必要性在于，很难以正常消耗相当的规模存储电能；因此，消费的每个（实质性）变化都必须与生产的相应变化相匹配。
协调发电机组是一项艰巨的任务，原因有很多：
- 机组的数量可以很大（数百或数千）；
- 有多种类型的机组，具有显着不同的能源生产成本和如何生产电力的限制；
- 发电机组分布在广阔的地理区域，因此必须考虑电网本身是一个高度复杂的系统的响应：即使所有机组的生产水平已知，检查是否负载可以持续，损失是多少需要高度复杂的潮流计算。
由于电气系统的相关细节在世界范围内差异很大，因此 UC 问题有很多变体，通常很难解决。这也是因为，由于一些机组需要相当长的时间（许多小时）才能启动或关闭，因此需要提前（通常是前一天）做出决定，这意味着这些问题必须在严格的时间限制（几分钟到几小时）。因此，UC 是电力系统管理和仿真中的基本问题之一。它已被研究多年，并且仍然是最重要的能源优化问题之一。最近关于该主题的调查数以百计的科学文章专门讨论这个问题。此外，一些商业产品包含用于解决 UC 的特定模块，例如 ElecSim 完全致力于其解决方案。
机组组合问题的要素
有许多不同的 UC 问题，因为世界各地的电气系统结构和管理方式不同。常见的元素是：
- 必须做出决策的时间范围，在有限数量的时间点进行采样。这通常是一两天，最多一周，其中瞬间通常是几小时或半小时；不太频繁，15 或 5 分钟。因此，时刻通常在 24 到 2000 之间。
- 一组具有相应能源生产成本和/或排放曲线以及（复杂的）技术约束的发电机组。
- 网格网络重要部分的表示。
- 要满足的（预测的）负载曲线，即在每个时刻要输送到电网每个节点的净能量。
- 可能是一组可靠性约束确保即使发生某些不可预见的事件也能满足需求。
- 可能是金融和/或监管条件（能源收入、市场运作限制、金融工具……）。
必须做出的决定通常包括：
组合决定：一个单位是否在任何时刻产生能量；
生产决策：单位在任何时刻产生多少能量；
网络决策：在任何给定时刻，有多少能量在输电和/或配电网的每个分支上流动（以及沿哪个方向）。 虽然通常存在上述特征，但存在许多组合和许多不同的情况。其中我们提到：
机组和电网是否全部由垄断运营商 (MO)、或单独的输电系统运营商(TSO)处理在（或最常见的几个相互关联的）能源市场上；
不同类型的能源生产单位，例如热能/核能、水力发电和可再生能源（风能、太阳能……）；
哪些单元可以被调制，即它们产生的能量可以由操作员决定（尽管受制于单元的技术限制），而不是完全由天气条件等外部因素决定；
必须考虑电网工作的详细程度，从基本上忽略它到考虑动态打开（中断）一条线路的可能性，以便最佳地改变电网上的能量路由。
管理目标
UC 的目标取决于为其解决的参与者的目标。对于 MO，这基本上是为了在满足需求的同时最大限度地降低能源生产成本；可靠性和排放通常被视为约束条件。在自由市场制度中，目标是最大化能源生产利润，即收入（由于销售能源）和成本（由于生产能源）之间的差异。如果 GenCo 是价格制定者，即它有足够的规模来影响市场价格，它原则上可以进行战略投标以提高其利润。这意味着以高成本投标其生产以提高市场价格，失去市场份额但保留一些市场份额，因为本质上没有足够的发电能力。对于某些地区，这可能是由于没有足够的电网容量来从附近具有可用发电能力的地区进口能源。虽然电力市场受到严格监管，以排除此类行为，但大型生产商仍然可以从同时优化其所有单位的出价中受益，以考虑它们对市场价格的综合影响。相反，价格接受者可以简单地独立优化每个发电机，因为对价格没有重大影响，相应的决策不相关。
生产单位类型
在 UC 的背景下，发电机组通常分为：
- 热能装置，包括核能装置，燃烧某种燃料来发电。它们受到许多复杂的技术限制，其中我们提到最短上升/下降时间、上升/下降速率、调制/稳定性（一个装置不能多次改变其生产水平）和启动/关闭- 下降斜坡率（启动/停止时，设备必须遵循特定的功率曲线，这可能取决于工厂离线/在线的时间）。因此，即使是单个单元的优化在原则上也已经是一个复杂的问题，需要特定的技术。
- 通过收集水势能产生能量的水力装置通常被组织成称为水力谷的相连水库系统。由于上游水库释放的水到达下游水库（一段时间后），因此可以在那里产生能量，因此必须同时对所有单元做出最佳生产决策，这使得问题相当困难，即使没有（或很少）涉及热生产，如果考虑完整的电气系统，则更是如此。水力机组可能包括抽水蓄能机组，在那里可以用能量将水抽上山。这是当前唯一能够存储足够（潜在）能量的技术，在 UC 问题的典型水平上具有重要意义。水电装置受到复杂的技术限制。一定量的水通过涡轮机产生的能量不是恒定的，而是取决于水头，而水头又取决于先前的决定。这种关系是非线性和非凸的，使问题特别难以解决。
- 可再生发电机组，例如风力发电厂、太阳能发电厂、径流式水力发电装置（没有专用水库，因此其生产取决于流水）和地热发电装置。其中大部分不能调制，有几个也是间歇性的，即它们的产量很难提前准确预测。在 UC 中，这些单位并不真正对应于决策，因为它们不会受到影响。相反，它们的产量被认为是固定的，并添加到其他来源的产量中。近年来间歇性可再生能源发电的大幅增加显着增加了净负荷的不确定性（需求减去不可调节的生产），挑战了传统的UC预测负荷足够准确的观点。
电网模型
能量网格在 UC 中有三种不同的表示方式：
- 在单母线近似中，网格被忽略：只要总产量等于总需求，就认为需求得到满足，无论其地理位置如何。 在DC 近似中，仅对基尔霍夫电流定律建模；这对应于忽略无功功率流，电压角差被认为很小，并且角电压曲线被假定为恒定；
- 在完整的 AC 模型中，使用了完整的基尔霍夫定律：这导致模型中存在高度非线性和非凸约束。 当使用全交流模型时，UC 实际上包含了最优潮流问题，这已经是一个非凸非线性问题。
最近，UC 中能量网格的传统“被动”观点受到了挑战。在固定电网中，电流无法路由，它们的行为完全由节点功率注入决定：因此，修改网络负载的唯一方法是改变节点需求或生产，其范围有限。然而，基尔霍夫定律的一个有点违反直觉的结果是，中断一条线路（甚至可能是一条拥挤的线路）会导致电能在全球范围内重新路由，因此可能会提高电网性能。这导致定义最佳传输切换问题，由此，网格的一些线可以在时间范围内动态打开和关闭。将此功能纳入 UC 问题使得即使使用 DC 近似也难以解决，对于完整的 AC 模型更是如此。
机组组合问题的不确定性
UC 需要在实际操作之前很好地解决这一事实的一个令人不安的后果是系统的未来状态并不准确，因此需要估计。这曾经是一个相对较小的问题，因为系统的不确定性仅是由于用户需求的变化，总的来说可以非常有效地预测，以及线路或发电机故障的发生，这可以是由完善的规则（旋转备用）处理。然而，近年来间歇性可再生生产资源的生产有明显增加。反过来，这又极大地增加了系统中不确定性的影响，因此忽略它（如传统上采用平均点估计所做的那样）可能会导致成本显着增加。这使得有必要诉诸适当的数学建模技术来适当地考虑不确定性，例如：
- 稳健的优化方法；
- 场景优化方法；
- 机会约束优化方法。 UC 问题的（已经有很多）传统形式与几种（旧的和）新形式的不确定性相结合，产生了更大的不确定机组组合 (SUC) 问题家族，这些问题目前处于前沿的应用和方法研究。
综合输配电模型
实时机组组合问题的主要问题之一是传输网络的电力需求通常被视为每个配电系统的“负载点” 。然而，现实情况是每个负载点都是一个复杂的配电网络，具有自己的子负载、发电机和DER。将配电简化为负载点可能会导致整个电网出现极端的运行问题。这样的问题包括电力传输系统上的高压和从配电系统到电力传输系统的逆功率流。因此，集成输配电系统诞生了一种更有效地解决机组组合问题的新方法。在此类模型中，输电系统的机组组合问题通常通过双层编程工具与配电系统的可再生能源管理问题相结合。