白浩 王鈺山 周長城 潘姝慧 葉琳浩 蔡建逸

摘要：隨著智能電網(wǎng)建設和新電改推進，新能源出力不確定性與電力市場化交易會對配電網(wǎng)供電能力產(chǎn)生影響。為提升含分布式新能源配電網(wǎng)的供電能力，首先建立了考慮分布式新能源不確定性的配電網(wǎng)魯棒優(yōu)化調度模型。其次，為探究電力市場化交易的影響，采用改進重復潮流法計算不同電力交易場景下配電網(wǎng)最大供電能力（TSC）與市場收益。最后，針對TSC不達標的場景，采用改進PSO優(yōu)化算法進行配電網(wǎng)重調度以提升TSC。算例驗證了含分布式電源配電網(wǎng)的TSC與市場收益的制約關系，通過棲牲部分市場收益從而保證電網(wǎng)運行安全性，優(yōu)化調度結果提升了配電網(wǎng)TSC，提出了市場環(huán)境下兼顧經(jīng)濟性與供電能力的配電網(wǎng)優(yōu)化調度策略，對配電網(wǎng)規(guī)劃及優(yōu)化運行提供指導。

關鍵詞：電力市場;分布式新能源;魯棒優(yōu)化;最大供電能力;改進粒子群算法

DOI：10.15938/j.jhust.2021.05.015

中圖分類號：TM711 文獻標志碼：A 文章編號：1007-2683（2021）05-0114-10

0 引言

隨著新一輪電改的推進，電力系統(tǒng)引入市場化競爭，電力交易品種、交易方式更加靈活豐富。這使電力系統(tǒng)整體運行狀態(tài)中不確定性因素增多、系統(tǒng)潮流改變，影響到配電網(wǎng)供電能力與安全性，對電力規(guī)劃負荷和電源規(guī)劃建設都提出了新的要求[1，2]。另一方面，含分布式新能源配電網(wǎng)因能量梯級利用、運行靈活、需求側響應快等優(yōu)點[3]而受到廣泛關注。但其波動性與不確定性對電力市場和物理系統(tǒng)穩(wěn)定運行都帶來諸多新影響[4]，進而改變了配電網(wǎng)潮流分布，導致安全供電能力發(fā)生變化[5]。

配電網(wǎng)對現(xiàn)代供電意義重大，是整個系統(tǒng)正常工作的基本保障[6]，而配電網(wǎng)最大供電能力作為衡量配電網(wǎng)網(wǎng)架結構合理性、充裕性及靈活性的重要指標，能反映出配電網(wǎng)對負荷發(fā)展的適應程度。因此對市場環(huán)境下含分布式能源配電網(wǎng)供電能力進行評估及通過優(yōu)化調度提升，對電網(wǎng)管理者具有切實意義。

對含分布式新能源的配電網(wǎng)優(yōu)化調度，國內外已有較多研究。文[7]設計了分布式能源高滲透比例下調度策略;文[8]建立了計及棄風因素與可控負荷影響的電網(wǎng)優(yōu)化調度的雙層優(yōu)化模型。此外，針對市場環(huán)境下的配電網(wǎng)調度，文[9]考慮需求側響應機制，采用協(xié)同進化遺傳算法進行配電網(wǎng)優(yōu)化規(guī)劃;文[10]提出以電力市場中獨立利益主體與配電網(wǎng)聯(lián)合運行效益最優(yōu)為目標的雙層優(yōu)化模型并展示了其可行性。而關于配電網(wǎng)供電能力研究，較為普遍的有基于主變互聯(lián)關系的配電系統(tǒng)供電能力解析算法仁川、基于饋線互聯(lián)關系的配電網(wǎng)供電能力計算法[12]等。文[13-17]提供了幾種配電網(wǎng)供電能力評估分析與計算模型：文[13]表明分布式電源隨機性對供電能力評估及負荷增長存在影響，因而研究配電網(wǎng)供電能力時需考慮新能源不確定性;文[14]采用連續(xù)潮流法，分析了多場景下的節(jié)點三相PV特性;文[15]提出了分布式發(fā)電機（DG）位置與配電網(wǎng)供電能力的關聯(lián);文[16]利用ISTM預測技術建立了通用配電網(wǎng)供電能力計算模型及約束;文[17]則針對含分布式電源的配電網(wǎng)，基于改進重復潮流法計算系統(tǒng)最大供電功率。

上述文獻中存在的不足包括：采用大量歷史數(shù)據(jù)描述分布式能源不確定性，對新建新能源廠和數(shù)據(jù)量較少場景效果不佳;此外，盡管計算配電網(wǎng)供電能力時考慮了分布式能源，但均未結合市場環(huán)境并分析市場規(guī)則與交易的影響，同時現(xiàn)有研究的調度模型中均未考慮作為配電網(wǎng)重要安全指標之一的供電能力。

本文針對上述研究不足，采用不確定集描述分布式能源出力不確定性，采用改進重復潮流法計算配電網(wǎng)最大供電能力（total supply capacity，TSC），設計不同市場交易行為場景探究：以TSC值為配電網(wǎng)安全指標，以市場收益值為電力市場經(jīng)濟指標，給出不同交易行為、交易量對配電網(wǎng)供電能力的影響，再以TSC指標大小為反饋，采用改進粒子群算法PSO對TSC不達標的場景進行二次調度優(yōu)化，給出以配電網(wǎng)成本最低為基礎的安全裕度提升后的調度方案。

最后，本文采用改進的IEEE 33節(jié)點配電網(wǎng)對所提方法進行測試。算例結果定量地表明了市場化交易經(jīng)濟利潤與配電網(wǎng)總體供電能力之間相互權衡制約的關系——電力市場交易使配電網(wǎng)運行的線路、機組安全約束條件變得更加嚴苛，系統(tǒng)安全運行可行域變小，帶來市場化經(jīng)濟效益的同時也造成系統(tǒng)運行更接近邊界狀態(tài)，引發(fā)調度方案變更，從而導致配電網(wǎng)最大供電能力TSC值降低。因此，在電力市場模式下需根據(jù)實際需求對兩者進行取舍，當最大供電能力不符合預期水平時通過約束犧牲部分經(jīng)濟性對調度方案進行優(yōu)化。

1 考慮新能源不確定性的配電網(wǎng)魯棒優(yōu)化調度模型

1.1 數(shù)學建模

為探究電力市場交易與配電網(wǎng)TSC的聯(lián)系，首先需建立配電網(wǎng)優(yōu)化調度模型，為后續(xù)計算提供必要配電網(wǎng)調度安排信息。本文建立考慮分布式新能源不確定性的配電網(wǎng)魯棒優(yōu)化調度模型，并采用KKT（Karush-Kuhn-Tucker）條件簡化求解。

采用不確定集合描述風、光出力的不確定性：式中：Pwp為新能源出力，本文中特指風電出力與光伏出力;Pwp為新能源期望出力，可通過歷史數(shù)據(jù)分析得出;λ為確定偏差方向的變量，新能源出力高于期望值時取+1，低于期望值時取-1;△Pwp為新能源預期出力與調度出力偏差，由式（2）確定其取值，其中σ為新能源出力實際值與期望值求得的均方差，α為保守估計參數(shù)，本文取0.64。

調度模型需考慮新能源出力最差情況，調度下層模型考慮發(fā)電商成本與上級電網(wǎng)購電成本和：

上層問題目標為最大化懲罰成本，即考慮新能源出力最差情況;式中，T為日調度時段數(shù)，NwP為接入配電網(wǎng)的分布式風電場與光伏電站數(shù)量，△Pwp，i，t為新能源預期出力與調度出力偏差，Ci，t為考慮算法魯棒性前提下針對新能源出力隨機偏差的懲罰電價。

則雙層魯棒優(yōu)化調度模型目標函數(shù)如下式：確定目標函數(shù)后，模型約束條件如下：

1）新能源系數(shù)變量約束：

2）節(jié)點功率平衡約束：

3）新能源不確定系數(shù)約束：

式中г為新能源不確定性的保守系數(shù)，根據(jù)實際需求取值，其取值越大調度結果魯棒性越優(yōu)。

4）機組出力約束：

5）傳統(tǒng)機組爬坡率約束：

6）網(wǎng)絡潮流約束：式中：Pij，t為節(jié)點i流向節(jié)點j的潮流，規(guī)定i流向j為正，反之為負;Pij，max為線路ij最大容量。

1.2 模型KKT條件簡化求解

一般優(yōu)化模型包含目標函數(shù)f，等式約束h，不等式約束g3部分，KKT條件通過引入拉格朗日松弛變量μ和λ將3部分結合：

為使約束便于模型求解，可采用大M法[18]將式（13）的約束條件轉化為式中：α為布爾值;M為一大正數(shù)。

將其引入1.1節(jié)所建模型，待求解變量為機組出力、線路潮流與主網(wǎng)購電量，設有N臺機組，L條線路，日內調度安排時段為T個，則待解量數(shù)組長度為（N+L+1）·T，采用大M法轉化1.1節(jié)中基本約束，建立布爾變量矩陣bin（矩陣元素為0或1）以對應式（14）中變量α與（1-α），該矩陣大小為（（4N+2L）·（T一1）+2N+2L）×1，即對應T個時段L條線路上下限約束，T個時段N臺發(fā)電商機組發(fā)電容量約束，及（T-1）×N個發(fā)電機組爬坡約束。

引入上述的大M和bin矩陣，得到對應式（14）形式的單層模型約束條件如下：

線路約束：式中：k表示線路編號;i表示機組編號;line1，line2，gen1，gen2，gen3，gen4為矩陣bin中對應相應約束的矩陣塊;M為大M法中引入的大正數(shù)。

通過簡化，原雙層模型轉化為式（5）、式（6）～（8）及式（15）～（17）構成的單層可求解模型。

2 基于調度結果的市場交易對配電網(wǎng)TSC影響評估及提升方案

2.1 TSC計算方法

配電網(wǎng)是電能傳輸中的關鍵環(huán)節(jié)，結合其運行模式與網(wǎng)絡拓撲計算配電網(wǎng)的供電性能，對提高配電網(wǎng)運行性能和效率有重要作用[13]。

配電網(wǎng)最大供電能力TSC能較好地作為配電網(wǎng)供電能力與安全性的反饋：TSC是區(qū)域內配電網(wǎng)滿足N-1安全準則及運行約束下的最大負荷供應能力，通?？紤]到主變容量、網(wǎng)絡拓撲、聯(lián)絡線容量約束以及主變的短時允許過載系數(shù)等安全約束條件，滿足N-1安全準則TSC計算模型如下：式中：Di表示負荷;Ri為主變i的額定容量;Ti為主變i負載率。

約束條件同樣包括功率平衡（7）、主變負載率/機組容量約束（9）、聯(lián)絡容量約束（11），除上述約束外，還包括區(qū)域負載約束（19）：式中：D為區(qū)域/系統(tǒng)總負荷;Z為主變集合。

可以看到，TSC值給出了配電網(wǎng)在安全可靠運行范圍內的效率和經(jīng)濟性最高工作點，通過對當前工作點與最大供電能力的比較可體現(xiàn)出現(xiàn)有電網(wǎng)效率及未來負荷供應潛力[19]。本文采用重復潮流法[20]對配電網(wǎng)TSC進行評估，對N-1預想事故考慮線路越限、機組超額情況，當系統(tǒng)總負荷在安全運行域內大于總供應能力時，TSC即系統(tǒng)總可用供電容量。其算法流程如圖1所示。

2.2 市場化交易對配電網(wǎng)調度影響

按照交易成交時間，電力交易方式大體可分為中長期（年/月）、短期（日）和超短期交易[21]。其中中長期合約市場和日前短期市場交易電量占據(jù)市場電量的85%以上，因此本文主要考慮這兩類交易行為對調度及配電網(wǎng)供電能力的影響。

發(fā)電商通過電能交易中心ISO與負荷用戶簽訂年度或季度合約，按照日負荷水平及各時段負荷水平按比例進分攤;同時，調度人員在考慮調度計劃安排時需要對各合約電量的傳輸線路改變線路約束的大小。即中長期合約市場交易會影響：

1）發(fā)電商可調度機組容量;

2）發(fā)電機組啟停計劃;

3）交易節(jié)點間線路潮流與線路容量約束。

而在日前市場交易中，發(fā)電商報價會影響到調度結果，當多個發(fā)電商采取不同報價策略時，其日前市場發(fā)電量也會發(fā)生變化。即日前市場交易主要影響：

1）不同發(fā)電商可調度機組容量;

2）發(fā)電機組啟停計劃。

由于機組啟停和維修計劃通常在一年或一季度內提前由調度中心ISO與發(fā)電商協(xié)調安排，因此本文不再考慮啟停計劃受市場交易的影響，但要認識到在市場環(huán)境下機組啟停計劃會受到市場交易影響而與傳統(tǒng)模式下的安排不同。

2.3 考慮TSC反饋提升的調度結果優(yōu)化

市場化交易行為會引發(fā)配電網(wǎng)最大供電能力下降，對于配電網(wǎng)絡，往往希望系統(tǒng)運行在一個留有足夠裕度的工作狀態(tài)。因此，在各模擬交易場景下，當配電網(wǎng)TSC低于某一最低閾值時，則將配電網(wǎng)TSC設為約束條件進行新一輪的調度結果優(yōu)化，從而得到安全裕度符合要求的市場環(huán)境下調度結果。

由于TSC計算需要調度出力信息，1.1節(jié)所提模型無法滿足要求，而文[22]對粒子群算法（PSO）及其應用進行了闡述，結合本文需求，發(fā)現(xiàn)采用該算法優(yōu)化求解具有可行性，因此本文采用改進的PSO算法實現(xiàn)考慮配電網(wǎng)TSC約束的調度結果優(yōu)化。

對該調度優(yōu)化過程建立模型，其目標函數(shù)和基本約束條件同1.1節(jié)與1.2節(jié)保持一致，但需結合TSC計算流程并加入約束：

TSC（x）≥TSCmin（20）

式中x表示待求解優(yōu)化變量：機組出力與主網(wǎng)購電量。

文[23]敘述了PSO基本算法流程及粒子群位置與速度設置，在本模型中，當且僅當式（8）～（11）及式（20）約束條件同時滿足時，記錄粒子x位置并更新優(yōu)化目標函數(shù)值。通過尋優(yōu)，最終可得到配電網(wǎng)TSC滿足要求的調度結果優(yōu)化方案。

2.4 整體算法流程

由于市場交易導致原運行約束條件收縮，加之調度結果不同，在不同交易比例和行為場景下計算得到的配電網(wǎng)最大供電能力TSC也將隨之改變。

綜上，本文整體研究技術方案如下：

1）確定網(wǎng)絡節(jié)點、線路等參數(shù)，建立風、光電不確定集合。

2）建立基于新能源出力不確定性的配電網(wǎng)雙層調度模型，并利用KKT條件簡化求解。

3）根據(jù)節(jié)點邊際電價定義求得網(wǎng)絡節(jié)點電價，合理設置市場交易量。

4）根據(jù)中長期合約電量分配及日前市場發(fā)電商報價設置改變2）中模型約束條件，得到不同交易下的調度結果。

5）調節(jié)市場交易占比及交易行為，將不同場景調度結果作為輸入，計算配電網(wǎng)TSC，同時求得電力市場的市場交易獲利以及全網(wǎng)成本，量化并研究不同交易條件下經(jīng)濟性與安全穩(wěn)定性之間的關聯(lián)。

6）對不滿足TSC要求的場景調度結果進行再優(yōu)化，得到最終配電網(wǎng)調度方案。

3 算例分析

3.1 網(wǎng)絡模型及參數(shù)設置

本文采用如圖3所示的改進IEEE33節(jié)點配電網(wǎng)進行研究。風電場裝機容量為110MW;光伏電站裝機容量68MW。傳統(tǒng)火電機組的機組參數(shù)見表1。

考慮時間間隔T=1，得到在不考慮市場交易情況下調度結果如圖4所示。

3.2 市場環(huán)境下配電網(wǎng)TSC與經(jīng)濟性指標評估

根據(jù)3.1節(jié)的調度結果，在不存在市場交易時，配電網(wǎng)各時段TSC大小如圖5所示，由于沒有市場交易，該場景下各時段市場收益為0。

為探究引入市場交易后配電網(wǎng)TSC值與市場總獲利值變化，且考慮到描述配電網(wǎng)安全性的最大供電能力應該考慮到各時段的最低程度值，因此選擇單日內TSC值最小時段即第11時段進行研究。

本文設計如下場景并給出算例結果：

場景一：中長期雙邊合約——G1與節(jié)點18負荷用戶，G2與節(jié)點24，G3與節(jié)點7。合同電量按負荷比例分攤，則時段11分攤：G1分攤15MW發(fā)電量，合同電價12元/MW;G2分攤40MW發(fā)電量，合同電價12.8元/MW;G3分攤20MW發(fā)電量，合同電價10.2元/MW?；诖藞鼍暗玫皆摃r段調度出力結果如表2所示。

同樣根據(jù)場景和調度結果該時段配電網(wǎng)的TSC=1398.2MW，通過合約電量與合約電價得該時段的市場收益B=896元。

場景二：將場景一中合同電量占比擴大為1.2倍，1.4倍與1.5倍，合同電價保持不變，改變調度模型與TSC計算模型相關約束，得到：

1）G1分攤18MW發(fā)電量，G2分攤48MW發(fā)電量，G3分攤24MW發(fā)電量時，該時段配電網(wǎng)TSC=1248.0MW，市場收益B=1075.2元;

2）G1分攤21MW發(fā)電量，G2分攤56MW發(fā)電量，G3分攤28MW發(fā)電量時，該時段配電網(wǎng)TSC=1212.2MW，市場收益B=1254.4元;

3）G1分攤22.5MW發(fā)電量，G2分攤60MW發(fā)電量，G3分攤30MW發(fā)電量時，該時段配電網(wǎng)TSC=1188.0MW，市場收益B=1284.0元。

場景三：基于場景一的中長期合約分配，設日前市場的總交易電量比例為總電量10%時，發(fā)電商對該部分電量進行市場報價，其報價按照1.5倍所在節(jié)點電價計算，其余非市場電量接受電網(wǎng)調度安排，新能源出力按節(jié)點電價結算。得到調度結果如表3。

根據(jù)調度結果得到該時段配電網(wǎng)TSC=1225.8MW，市場收益B通過下式計算：式中：Pcon，i與Ccon，i為合約電量與電價Pda，i與Cbid，i為日前交易電量與報價;Cnodei表示節(jié)點i邊際電價。則該時段的市場收益B=2769.9元。

場景四：基于場景三交易條件，將日前交易電量占比擴大為20%與30%時得到調度結果如表4。

根據(jù)調度方案求得：日前交易占比20%時TSC=1107.5MW，B=5351.6元;日前交易占比30%時TSC=1001.0MW，B=7794.6元。

異常交易場景：基于場景三交易條件，日前交易電量占比30%，考慮以下兩種異常交易行為：

1）發(fā)電商聯(lián)盟：電力市場未成熟前，發(fā)電商聯(lián)盟以1.2倍節(jié)點電價為報價博取發(fā)電量的行為，假設G1與G2聯(lián)盟，導致該時段G3未獲得任何市場電量。

2）發(fā)電商取消報價：假設發(fā)電商G1因故取消日前競價上網(wǎng)電量而關停部分機組，則該時段下發(fā)電商G1僅未進入市場的機組容量可供調度。模擬該兩種情況下的算例結果如表5所示。

3.3 市場交易對配電網(wǎng)系統(tǒng)安全性與經(jīng)濟性影響

根據(jù)3.2節(jié)場景，以配電網(wǎng)TSC值評估配電網(wǎng)整體供電能力與安全穩(wěn)定性能，以市場收益值評估電力市場模式下的配電網(wǎng)市場經(jīng)濟運行能力。整理結果于表6，并將正常場景算例結果展示于圖6中。

為分析市場交易行為產(chǎn)生市場收益與配電網(wǎng)最大供電能力間關系，將數(shù)據(jù)點繪制于圖7。

結合圖6、圖7可知，電力市場交易中日前市場交易所帶來的市場利益遠高于中長期合約交易;但同時，市場交易會造成配電網(wǎng)最大供電能力降低——TSC與市場化交易總收益間呈負相關;異常交易行為使電力市場被擾亂、盈利受損，導致供電能力下降，影響配電網(wǎng)安全穩(wěn)定運行。

3.4 市場交易對配電網(wǎng)系統(tǒng)安全性與經(jīng)濟性影響

基于3.3節(jié)算例結果，為保證配電網(wǎng)供電安全性且留出足夠運行裕度，需對不滿足最低TSC要求的場景調度方案進行優(yōu)化。根據(jù)3.2節(jié)所提場景，以TSC最小閾值1200MW為例，場景四與異常交易場景下的配電網(wǎng)TSC均不符合要求，需將其作為約束條件進行重調度。場景四的優(yōu)化結果如表7所示。

異常交易場景下，將TSC作為約束條件采用改進PSO算法進行求解，粒子尋優(yōu)結果不收斂，配電網(wǎng)最大供電無法達到期望閾值，調度方案無法優(yōu)化。

對算例結果進行分析，可知對本文配電網(wǎng)系統(tǒng)而言，線路20-21、線路2-22以及線路23-24在無交易時有功潮流較接近線路最大容量，屬于配電網(wǎng)中較“脆弱”環(huán)節(jié)，由重復潮流法模型可知，配電網(wǎng)TSC主要取決于節(jié)點負荷不均勻度與線路容量大小，較為“脆弱”的線路很大程度上影響到配電網(wǎng)供電能力。由TSC計算的中間潮流可知，場景一到場景四的TSC大小限制因素均為上述三條線路率先越限。

分析不同交易行為和交易量對TSC的影響為：

1）中長期合約交易：發(fā)電商可調度機組容量減小;機組啟停計劃改變;由于合約節(jié)點間線路須保證合約電量優(yōu)先使得算例中合約電量占用了兩條“脆弱”線路20-21與23-24的部分輸電容量，線路裕度減小，同時約束收縮，使得TSC值降低。

2）日前交易：調度結果不同，三個傳統(tǒng)發(fā)電商的安排機組出力不均衡，導致網(wǎng)絡潮流改變，線路潮流的分布不均勻;同時不同發(fā)電商可調度機組容量變化，機組啟停計劃改變，因此機組可發(fā)容量與網(wǎng)絡線路裕度會隨交易變化，導致供電能力的升降。

3）日前市場異常交易行為：市場電量發(fā)電計劃大幅改變，可調度機組容量的大幅變化;使全網(wǎng)潮流分布不均，更易發(fā)生潮流越限等情況。

因此，本文在上述分析基礎上提出了采用改進PSO算法的重調度優(yōu)化方案，得到場景四優(yōu)化前后調度結果與評估指標，結果如表4和表7，可以看到優(yōu)化后的調度方案下市場收益均有所降低，但配電網(wǎng)最大供電能力可達到要求水平。但在異常交易行為下難以通過重調度提升最大供電能力，這是異常交易行為對網(wǎng)絡約束造成極大改變而導致的結果。實際運行中，需結合實際市場情況對配電網(wǎng)全網(wǎng)供電能力和市場收益權衡取舍，根據(jù)安全要求優(yōu)化配電網(wǎng)調度方案。

4 結語

在電力市場化大背景下，本文針對市場交易行為對配電網(wǎng)供電能力及市場經(jīng)濟水平進行評估，并對安全性不足的調度方案提出優(yōu)化，得到兼顧安全性與經(jīng)濟性的優(yōu)化后調度方案。通過理論和算例可知：

1）在市場環(huán)境下，配電網(wǎng)經(jīng)濟效益與安全運行能力是密切相關的：市場化交易實現(xiàn)資源有效配置、擴大了市場參與主體的范圍，帶來更多經(jīng)濟效益;但其也使配電網(wǎng)運行的各安全約束條件更加嚴苛，越經(jīng)濟的運行方式則越接近配電網(wǎng)系統(tǒng)邊際運行點，近似線性地造成配電網(wǎng)供電能力下降。

2）本文所提改進PSO模型能在市場交易場景下最大供電能力水平不達標時給出優(yōu)化調度方案，以滿足配電網(wǎng)安全性要求。

3）異常交易行為下模型適用性差，因此，電力市場規(guī)則制定與改動時應合理限制此類行為，通過政策支持競爭，避免寡頭市場，確保電網(wǎng)安全可靠運行。同時，在市場初期考慮市場力情況，對市場力較高的發(fā)電商節(jié)點的周邊線路進行改造擴容，也是該問題的解決方法之一。

通過本文所提模型與流程，實現(xiàn)對市場環(huán)境下的配電網(wǎng)經(jīng)濟性與安全性評估，并對不符合要求場景采用供電能力提升方案，能夠幫助配電網(wǎng)工作者制定電網(wǎng)改造計劃，采取阻塞管理，對嚴重影響配電網(wǎng)供電水平的線路和節(jié)點進行擴容和補償，同時調整調度方案。這是隨著電力市場化改革不斷深入后對電網(wǎng)工作者的切實要求，也是未來需要更加深入研究的內容。

參考文獻：

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（編輯：溫澤宇）

收稿日期：2020-07-23

基金項目：國家重點研發(fā)計劃（2017YFB0902900）;南方電網(wǎng)科技項目（ZBKJXM20180068）.

作者簡介：白浩（1987-），男，博士，高級工程師;周長城（1993-），男，碩士，研究員

通信作者：王鈺山（1997-），男，碩士，E-mail：896670390@qq.com.