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革命性的新计算技术将促使电力调度得以飞跃发展

徐立子 中国电力科学研究院?? 2012年03月28日 ?? 收藏0

4 .促进电力调度飞跃发展的展望

4.1 动态和暂态安全监控

在‘十一五'规划期间,我国国家电网特高压骨干网架将由 1000kV 级交流输电网和 ±800kV 级直流系统构成。我国地域辽阔,各大区电网互联,大量的西电东送,使国家大电网跨越几个时区。特高压、大容量、超大规模电网已逐渐形成,为保证电网的安全、稳定、可靠运行,要求高准确度测量电网运行参数,快速进行实时控制,高速的毫秒级的信息传输等都提到日程上。

实现大电网的动态和暂态安全稳定监控不仅需要 测出电网运行的所有参数: I 、δ I 、 U 、δ U 、 cos φ、 f 、 P 、 Q ,还需要有如 NVIDIA Tesla T10 GPU 这样多线程并行运算的每秒数万亿次浮点八进制运算速度的超计算机。只有这种高性能的计算技术,对实现大规模电力系统动态和暂态过程的实时和超实时仿真,实现 特高压、大容量、超大规模电网的管理和控制才有可能。

仿真分析是在线实时安全分析系统的核心,而且要进行大量且复杂的机电暂态过程的计算。只有极快速的计算才能解决实时问题。根据新摩尔定律,由于 CPU 硬件的速度不可能再快,能达到 每秒 7 百亿次浮点八进制运算 已经不容易了,要加快速度只有并行运算。而 1 个 CPU 只有 4 个核,实现多线程并行高性能运算,只能用大量的 CPU 组成大型的集群系统。造价相当昂贵,能耗高,维护复杂。一般电力公司是难以承担的。因此,目前 暂态稳定并行算法只能对小规模的标准测试系统进行。中、大规模的实际电网算例很少。国内研究人员以上万节点的系统、仿真几百个 1 分多钟的动态过程算例,全面优化的串行计算就需要几十个小时才能完成,在十几个 CPU 处理器的高性能集群系统( Myrinet 互连)上也需要几小时。而最终的应用则是希望这个计算过程低于几分钟。若采用 NVIDIA Tesla T10 GPU 的多线程并行解决方案,要达到上述要求就是轻而易举的事情,而且造价低廉,能耗少,维护也容易了。

4.2 特高压、大容量、超大规模电网电力市场与实时经济调度

( 1 )实时电厂微增成本

发电市场竞价的目标,是在满足负荷需求的条件下总购电费用最小。负荷经济分配的目标, 是在满足负荷需求的条件下总发电成本最小。电力市场与经济调度最终的目标,都是社会效 益最大。

在电力市场环境下,每个发电厂都要上报发电报价曲线。而发电报价曲线的获得是以各机组的煤耗(成本)微增率曲线,按等微增率准则获得。问题是要获得准确的各机组的煤耗(成本)微增率曲线是相当困难的,是有史以来世界上的难题。通常做法是当机炉大修时测量有关参数,作出效率曲线,得到机和炉的微增率曲线,再组合成全厂的煤耗(成本)微增率曲线。

实际上,机炉运行时的实时 煤耗(成本)微增率与大修时所做的煤耗(成本)微增率曲线相差是较大的。上世纪 60 年代苏联和我国都曾考虑过实测煤耗(成本)微增率。但由于计算技术的落后至今未能实现。

目前只能作到的是, 加强发电厂燃料计量;恢复周期性锅炉 5 点效率试验,及时修正机组发电成本曲线;进行机组正平衡效率分析研究,估计发电成本 微增率 曲线。如果短期做不出每台机组发电成本 微增率 曲线,只能在全国或区域范围内选择典型火电机组(如 50 、 75 、 120 、 200 、 300 、 350 、 600 兆瓦机组),先编制标准发电成本曲线,用于当报价偏离时做代替曲线和评估电力市场竞价结果。 这种迫不得已的作法,是远远偏离最佳经济性的。

今后, 采用 NVIDIA Tesla T10 GPU 系列机就有了实现实测各电厂实时 发电 微增 成本的前景 ,使电力市场能实现真正的经济性。

( 2 )实时网损修正

目前,由于 CPU 计算机的速度限制,在线经济调度和电力市场的边际成本计算中由于线损微增成本和罚系数计算的困难大多未考虑网络损耗的影响,即使考虑,使用 改进 B 系数算法,如 P.R.Shoult's 和 Podmore's 算法。所设的假定很不合理。 H.H.Happ 提出的用潮流计算中的 Jacobian 矩阵转置求逆算法,当系统负荷水平变化时需要重新计算潮流。 均使经济性受到很大限制。

若用 高准确度快速的 数字电子式互感器 给 数字相量测量装置 PMU ( Phasor Measurement Unit ) 提供准确的电流和电压, PMU 就能精确测量出线路的电流 / 电压的幅值和相角,在全网 PMU 合理化布点的基础上采用 NVIDIA Tesla T10 GPU 系列机,全网线路损耗和相对某发电厂有功出力的线损微增成本就能实时得到,并可去掉不合理的假设。这样,在线实时经济调度控制和精确的电力市场边际成本计算就不难实现。

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