负荷及发电管理是电力系统运行中的重要任务。由于其复杂性，我们将计划问题细分为几个分层组织的计划阶段，这些计划阶段X有不同的时间期限和目标。针对短期运行计划，它有一个一天到几天的计划期，时间步长为15min。其目的是zui小化特定需求能源生产的成本或zui大化特定能源价格的利润。即使是较小的电力系统，所产生的计划问题也非常复杂。因此，需使用基于计算机的应用软件来支持这类系统的运营。

　　热电系统或水一热电系统的运营商对运营进行长远规划，从而确定自身发电及采用其他可利用能源的供应量，如以合同形式采购能源。该计划的目的是zui小化电力系统的运行成本，或zui大化利润。为此，运营商必须考虑大量的技术、合同及环境和政府的限制。另外，必须考虑用户随时间变化的负荷。

　　如果必须向用户提供几种能源，运行计划问题会变得尤为困难。特别是这类多能源系统的以下特性增加了对优化的需求:

　　1）不同负荷随时间变化的负荷特性，例如，电力（中午处于高峰）和区域供热（早晨处于高峰）不同。因此，优化期内的负荷模型必须考虑负荷的并发性。

　　2）多能源发电机组，诸如热电联产机组具有电力生产和供热之间的相关性。

　　3）另一方面，能源的不同特性限制了运行计划的活动余地。运行计划可使用储存能源（水、气或热）的能力，该能力允许发电机组具有不同的用途。

　　由于其复杂性，我们将计划问题细分为几个分层组织的计划阶段，这些计划阶段又有不同的时间期限和目标。上层阶段的结果是下层阶段的输入项。总之，将计划问题三等分对工作会有很大帮助，如图1所示。

　　中期运行计划是*部分，优化时限为数周至15个月。通常称之为年度计划。该部分的中心任务是确定整个时间范围及部分时间范围内一次和二次能源的目标量。包括大型水库的蓄水管理以及长期合同的管理。

　　短期运行计划包括一天至一周的时间范围，时间步长为15min。由于计划范围为不久的将来，所以可使用比中期运行计划中更高质量的负荷预测。其目的是确定发电机组的优化进度以及在所有相关限制条件下的能源合同。

　　zui后，但也很重要的是，超短期运行计划计算了所有确定发电机组及所有灵活负荷的经济负荷调度。

　　由于能源市场的自由化，短期合同和贸易的重要性正在增加。通常制定了合同条件，诸如实际电厂的限制，以便供应商的能量流系统及其附加复杂性随合同数量而增加。因此，计算机辅助短期运行计划变得越来越重要。

　　广义优化模型

　　尽管对计划问题进行了分类，但是即使对于较小的电力系统，zui终的优化任务仍然难以解决。电力公司通常使用基于计算机的计划包来支持运营商。这些包采用数学算法来确定计划司题的zui佳解决方案。这需要将原始实际计划问题转换为数学公式。经过程被称之为模型化。这个转换步骤为这类软件包的开发和执行提出了挑战。在许多国家，电力公司由于几方面的原因而处转变期。首先，许多国家具有自由化能源市场。这导致了新的商业机遇、新型能源合同或能源贸易。这意味着计划必须考虑在优化包中模型化的新合同要求。其次，气候保护变得越来越重要。因此，将安装新型发电机组，并且电力系统必须考虑新的环境限制。zui后，电力公司必须进行情景分析使系统适应日益增长的能耗。

　　如果优化包的模型化不具有灵活性，并且不能适应新的需要，其计算结果将变得无价值。这是运营商即使并不怀疑数学优化的一般优点，也不采用这类系统的主要原因。

　　为此，实际优化问题的模型化在开发和执行运行计划软件包中起关健作用:一方面，必须非常灵活地涵盖计划问题的主要部分；另一方面，必须易于使用，以便运营商能够自己采用优化模型并保持。因此，必须确定电力系统的哪此部分与运行计划相关。基于这类规范，可开发广义基本对象来提供电力系统组分的数学描述。

　　图2描述了具有zui重要组分的多能源系统的广义能源模型。几乎在每个系统中均能发现基本广义对象，它们包含过程目标、平衡及存储三个基本目标。另外，时限、时间序列和函数轴这三个辅助对象描述了基本目标的细节。

　　过程对象描述了己确定的输入和输出关系组分。一个或多个输入和输出值之间的函数相关性通过数学方程式（特性曲线）来表达。一个过程对象的运行范围可取决于其他过程对象，例如模型化凝汽式汽轮机的抽汽。基本过程对象的范例为热变换器、液力变流器、线路或合同等。

　　过程对象的可行性计划会受附加限制条件和成本因素方面的影响。它们在整个计划期或分计划期中有效。例如，部件的可利用性、电力和能源极限或zui小运行和停机时间都属于这些附加限制条件。

　　模型对象平衡根据时间网络将过程的电力或能源集中、累积并进行限制。这些平衡与一定能源相关，也与不同量，例如像冷却水之类的排放或辅助介质消耗相关。

　　使用这些基本模型对象，可以建立宏观对象，以便模型化更为复杂的电力系统组成部分，如带有余热锅炉的热电联产机组。另外，这种灵活的模型化还将考虑在不同范围中使用基本模型对象的新情况。两个例子来阐明这类情况。

　　*个例子，电力系统运营商希望检验在能源交易中购买或出售电力是否能够获利。能源交易提前一日提供三种不同产品。基本产品、非峰荷产品和峰荷产品（见图3）。

　　对于优化司题的数学公式，它意味着普通能源模型必须通过反映合同的过程对象来扩展。它们必须在两个方面增加:一是向交易市场出售能源，一是从交易市场购买能源（见图4）。

　　优化后，解决方案如图5所示。也就是说电力系统应向交易市场出售峰荷产品，并从能源交易市场购买非峰荷产品，不应该使用基荷产品。

　　第二个例子与京都协议有关。在欧盟内部，成塌国承诺减少二氧化碳排放。为此，成员国建立了一个证书体系。二氧化碳排放大用户必须购买这些排放量证书。也就是说，在运行计划中必须考虑二氧化碳的排放。为此，图2中热电机组的模型对象与二氧化碳排放的新平衡对象相关。这种平衡与代表证书及其成本的合同对象相关。

　　两个例子均清晰地阐明了广义模型组分的优点。与示例不同，诸如在交易市场的贸易以及二氧化碳的考虑因素，标准基本模型对象可用于建立数学优化模型。为此，电力系统的运营商能够使数学优化适应不断变化的要求。因此，软件包的优势保持不变。

　　通过XOPT使月广义优化模型

　　为了达到广义优化模型的优点，开发了优化软件包XOPT，XOPT用户界面树状菜单如图6所示。它在模型化中提供了高度灵活性，以便适应能源系统zui佳运行方面的各种任务。

　　l.XOPT用户界面

　　使用XOPT模型化也就意味着从小模块集中选择对象。抽象标谁参数化，这些对象成为实际结构的模型。也就是说，运营商可以通过用户界面随时改变和调整自己的能流模型。他可以组合新组分，也可以删除不再重要的对象。

　　用户界面基于的MSExcel，它允许使用Excel的特征来创建特定输入表和/或结果表，并将它们链接到标谁XOPT数据。

　　图7显示了典型能流模型的输入表格。

　　2.XOPT输入/输出

　　计划任务的输大可分为三类:*类是模型拓扑，即能流模型由哪些组分构成以及这些组分如何相互作用。另外，主要数据如特性曲线或技术极限属于这一组。第二组由预测数据组成。根据能源系统的组成部分以及待解决的优化问题，对负荷、价格和/或流大量进行预侧。第三类为动态运行数据。此处说明了当前机组状态、当前储备级别、当前机组可用率、临时限制以及其他条件。

　　结果包括目标值和各模型化部件的清单。也就是说，对于计划范围内的每一个步长，提供了每个电厂的发电量、每个储备的等级、每次合同的执行、机组保证以及其他内容。另外，计算了每次平衡的边际成本。除表格外，结果通过图表描述并在标准报告中汇总。

　　3.XOPT核心程序

　　XOPT核心程序的输入和输出分类如图8所示，

　　通过用户界面的输入可向XOPT核心程序提供数据。XOPT核心程序基于商务软件GAMS（通用代数模型系统），以便用公式来表示基本模块的数学模型（变量、方程式、参数）。

　　过程对象在数学上反映各种变量，而平衡对象则反映所有方程式。存储对象是两者的混合结果。基本模块的代数方程式属于线性类型，也就是说数字模型导致了线性编程问题。为了也能够模型化非线性关系，建立了分段线性特性曲线。步骤数（离散化）可以为选定的变量，这样可以充分减少近似偏差。类型二进制的附加变量允许模型化判定变量，zui终我们会得到类别混合的整数线性编程数学模型（MILP）。根据能源系统组成部分的数量以及时间范围长度，模型的大小会导致千上万的变量和方程式。

　　这类问题可通过各种商业解算器解决。XOPT通过GAMS界面支持儿种解算器（如CPLEX、OSL、XPRESS等）。

　　这种概念的优点在于使用了强大成熟代数模型语言。模型和解算器是分离的，这样允许采用当前zui佳适用算法。

　　使用XOPT的示例

　　下面提供了实际应用XOPT的两个示例，它们反映了在处理不同优化任务方面的灵活性。

　　1.市政公用事业的热电联产和合同管理

　　对于市政公用事业来说，其能流模型是由几种热电联产系统、水电站、双边合同以及交易产品构成。一次能源为天然气和原油。

　　优化任务的目的是为电厂计算出zui具赢利性的日程计划和zui具灵活性的合同，以满足用户的电力和供热需求。当然必须考虑相关的各种限制条件。时间范围是提前一周。

　　图9和图10显示了现有机组的zui佳电力和区域供热分配结果。

　　2.德国供气厂家的天然气储备管理

　　在儿个德国市政天然气公用事业中，XOPT包用于天然气储备管理。公司从外部供应商购迸天然气，然后再通过当地的供气网分配给零售用户。合同中规定了外部供应商的供气限制条件，与成本zui相关的方面是每年zui多小时供气量。因此，XOPT的任务是计算运行设施的计划，以便满足用户需求，并通过它来保持较低的zui多小时供气量。运行设施包括管理天然气储备相甩负荷。