0 引言

电力系统随机生产模拟是在考虑机组的随机故障及电力负荷随机性的情况下，通过模拟和优化发电机组的生产运行，计算系统在最优运行方式下不同发电机组的发电量、可靠性指标以及生产成本指标等的算法[1]。当前，随着资源禀赋、环境污染和气候问题的日益严峻，以及清洁能源的大规模发展，提高了对时序性、互动性、随机性电力系统生产模拟技术的需求。目前，已有文献对其进行了研究，文献[2]围绕电力系统生产模拟中可再生能源的不确定性问题，通过多场景随机规划理论反映可再生能源的不确定性，建立了随机规划数学模型模拟系统运行，并采用Benders分解法进行求解。文献[3]、文献[4]基于序列运算，探索了适用于综合资源规划和电力市场的随机生产模拟方法，提出了基于序列运算理论的随机生产模拟。文献[5]将需求侧的能效电厂纳入生产模拟的研究范围，为电力系统双向互动的生产模拟提供了方向。文献[6]根据智能工程理论，用Agent模拟的方法描述机组和能效电厂，实现了能效电厂运行的电力系统生产Agent模拟，并证明了有效性。

本文将在以往研究的基础上，将电力系统分为发-输-配-用几个环节，基于复杂适应系统原理，通过供需双方资源的调度过程反映电力系统运行，以可靠性为约束条件，考虑发电元件的随机性，在可计及多态机组的情况下，建立包含传统能源和可再生能源的电力系统时序生产模拟模型，并对模型进行求解。通过模型计算结果与电力发展的实际数据进行对比，证明其在电力发展规划和分析研究方面的支撑性作用。

1 复杂适应系统理论

复杂适应系统（Complex Adaptive System，CAS）是指由两个以上按照一定规则或模式进行相互作用的行为主体所组成的复杂动态系统[7]，具有以下特点：(1)复杂适应系统强调主体(Agent)的主动性，即Agent有各自的知识和目标等属性，由于属性不同，在相同环境下不同Agent可能表现出不同的行为方式；(2)复杂适应系统认为 Agent之间，及 Agent与环境之间存在交互、影响、反馈等作用，这些作用的综合结果是系统进化、演变的动力和原因；(3)不同主体通过特定规则相互联系形成系统，而系统又在更宏观的层面作为“Agent”与其他“Agent”交互成新系统[8]。一个基于智能工程的简单复杂适应系统模型中包含外部环境、上层系统、协调系统和下层系统，这里不同的系统层级可以是单一Agent，也可以由多个Agent组成的系统。图1展示了一个各部分都由单一Agent组成的复杂适应系统。

周武燕等[20]报道，游离龈的L值最大；附着龈的L值最小，b值也相对偏小；龈乳头的a值和 b值均最大。由于游离龈包绕于牙颈部且较薄，牙体的反光可能会导致其L值增大；而附着龈因缺乏黏膜下层，且其下方含有丰富的胶原纤维并直接粘附在骨膜上，加之其周围血管较少，因此其L值最小。王少海等[21]认为，与边缘龈相比，附着龈的L值、 a值和b值均较大。而许丽娟[12]的研究则表明，与边缘龈相比，附着龈的a值和b值均更大，但两者的L值无显著差异(P>0.05)。

图1 复杂适应系统结构图

图1 中，上层系统和下层系统依据自身的目标，按照知识库和规则根据外部环境的变化进行调整；协调层感知上下两层的状态，若上下两层中的单个目标超出允许的阈值范围，协调层感知状态的变化并协调上下两层进行调整，并将协调后的状态返回给上下两层，使其再次进行调整直至整体达到最优状态并将结果返回给外部环境，保证整体的向目标或最优方向进化。

2 复杂适应系统生产模拟模型

2.1 系统模型

电力系统运行的过程实际上是供给侧电源系统与需求侧电力负荷的供需匹配过程。要实现这一过程需要发电企业、电网企业、电力市场和用户四个环节的协调配合。因此，基于复杂适应系统的电力系统生产模拟模型由4个模块模拟电力系统功能：发电企业模块、电网企业模块、电力市场模块和用户需求模块，其结构如图2。

英国的“谋杀罪”指：在王国领土范围内，达到法定责任年龄的人，事先预谋非法杀人，破坏王国和平，而被控告；使被害人受伤且于一年零一天内死亡。而“一般杀人罪”指除故意杀人罪以外的所有非法致人死亡的行为。例如误杀。由此可见，这两个罪名的惟一区别是是否恶意预谋。而要达到法律上的“恶意预谋”，则需要犯罪人有心理上故意杀人的意图，有为杀人所做的前期准备，且行为人在精神方面是理性的，且有犯罪和思考及反应的时间。

图2 复杂适应系统生产模拟模型

2.1.1 用户需求模块

用户需求模块作为其他模块需要适应的外部环境功能存在，模拟了电力用户的用电特征和规律。其核心功能是根据生产模拟需要为其他模块提供电力负荷需求信息，用户需求模块的变化是系统发展的动力以及其他模块产生生产行为的目的。

机组根据利润的变化，按照下式的规则调整报价策略：

本文的生产模拟以小时为时间尺度，模拟目标年全年8 760小时为模拟周期。根据模型的功能要求，电力负荷变化的特征计算公式如下：

其中，E为预测电量；P为每个时间点的负荷，P=α×Pmax，Pmax为系统最大负荷，α为负荷的标幺值。将最大负荷和负荷特征分开，可以方便对不同周期或时间跨度的电力系统进行分析。

2.1.2 电力生产模块

电力生产模块模拟不同的发电机组，包括：火电、水电、天然气、风电、光伏和核电，其主要功能为计算和调整不同机组的发电成本并将结果发送至其他模块；根据可再生能源特征信息生成其各小时的出力状态；最后根据发电计划进行生产模拟，计算污染物排放量、可再生能源弃电率等指标。具体的机组报价计算和调整的原则如下：

将发电机组i每小时的成本函数表示为二次函数，即：

其中，αi、βi、γi分别是机组成本函数的系数。

电源机组中包含传统电源机组和可再生能源机组。其中，传统电源出力的计算规则如下。

发电机组按照边际成本进行报价，报价函数λi如下：

根据现场勘查，渠外排水沟存在不同程度淤积，有的地方被截断，穿渠排水建筑物淤积严重，甚至被堵死，造成排水不畅，增大了渠道外坡积水深度。

2.2 发生AKI组与未发生AKI组的临床特征比较 发生AKI组的重度窒息、尿液减少占比及Netrin-1、Kim-1水平显著高于未发生AKI组，差异有统计学意义(均P<0.05)。见表1。

其中，为发电机组i的调整系数；t为运行时间。

为分析各年级加法减法速度的差异性，采用SNK方法，以P<0.05显著性差异为依据，根据组间及组内变异的具体情况将其分为5个等级，等级越高，代表口算时间越短，即速度越快，具体如表5所示．

我的脑海萌发出要探索建立一种符合当时农村发展实际，并能充分调动社员生产劳动积极性的新的农业生产办法。核心是使生产的好坏同社员家庭利益直接联系起来。为了求证这种想法在理论上、路线上的正当性，在政策上的合法性，我有空就往村上大队部跑，找来上级下发的各种文件、报刊阅读，同时认真聆听村里大喇叭播出的有关时政新闻，捕捉社会上流传的各种信息来参考。

电力生产模块的目标是满足电力平衡约束，目标的函数表达式如式(5)：

其中，Gfix、Gflex、Gre分别为电源结构中固定容量、 可调节容量和可再生能源容量的装机规模；分别是三类机组在第s个场景下，第i个电源第t小时的发电功率；ut，s为第s个场景下，第t小时失负荷量；Pt为第t小时的负荷需求量。其中，传统电源机组需遵守以下出力约束条件：

(1)机组出力约束：

式中，和分别为第i台传统机组的最小技术出力和额定功率；

(2)机组最小开机时间约束：

式中，Ti，on 是第i台机组的最小开机时间，为第i台火电机组第t*时段启动变量，0为不启动，1表示启动，同样还有最小停机时间等，这里不再赘述。

4V营销理论，所谓“4V”是指“差异化(Variation)”“功能化(Versatility)”“附加价值(Value)”“共鸣(Vibration)”的营销组合理论。

可再生能源分为风力和太阳能光伏出力，模型中的可再生能源出力主要指两者出力之和。因此，，其中，和分别表示风电和光伏机组在第s个场景下，第i个电源第t小时的发电功率。

式中，Vi为不同类型电源运行成本参数；I为电源集合；为网损量；为线路 i传输功率；PTran，max为线路最大传输功率。

风电的出力呈现随机性，本文采用双参数的威布尔分布来表述风速的概率密度，而风机的出力主要由风轮机轮毂高度处的风速来决定，其具体关系为：

在安排完发电计划之后，将计划发送给发电Agent进行全周期的生产模拟，并将模拟结果输出给调度Agent计算LOLP和EENS指标，计算公式如下：

(2)光伏发电

近日，从全国工商联组织工作会议上传来消息，云南省昆明市官渡区工商联连续第二次被评为全国“五好”县级工商联。全国“五好”县级工商联是官渡区围绕“领导班子好、会员发展好、商会建设好、作用发挥好、工作保障好”等五个方面努力得到的成果，尤其是多措并举为会员企业破解融资难题获得一致赞誉。

一个由M个光伏电池板组成的光伏发电系统的出力可由下式表示：

式中，为第s个场景下，第i个电源第t小时的光照强度；A为光照面积，表示单个面板的光照面积；η为转换的效率，为单个面板的转换效率。本文参考文献[9]将光照强度和光伏发电系统的出力变化用贝塔分布的概率函数表示。

因此，新能源的出力约束为：

陆游包含“琴书”意象的诗句除了“琴书闲暇永清昼，簪履光彩明华星”[3]19句出自题画诗《题十八学士图》，并非讲述放翁自己的生活外，其他包含“琴书”意象的诗句都与放翁自身的生活经历息息相关。

其中，与的差值为场景 s下第t小时新能源场站i的弃电量。

教学中，教师扮演导演和指导，以学生为主，理论和工程实际相结合，灵活采用分组讨论、启发引导、人任务教学、成果展示、老师点评方式，引导学生身临其境的掌握课程知识和技能。

2.1.3 电网调度模块

电网调度模块以最小碳排放或最小运行成本为目标，根据电力市场模块计算的出清价格以及电力生产模块共享的机组装机规模、报价，根据负荷信息，统计电力供需情况，安排发电计划；最后根据电网约束条件，在时间周期T内计算电力不足概率（Loss of Load Probability，LOLP）和电力不足期望值（Expected Energy Not Served，EENS），计算公式如下：

“我们应该做些什么别的事？国家电网公司应付不了这种持续黑暗下的电力需求，随着气温越来越冷，电力和瓦斯的需求只会增加。你想让民众死在家中，就因为他们不想打开暖气吗？在世上还没有企图冻死我们的外星人的时候，我们已经受够了那种日子。民众受了伤，受到惊吓。他们需要医生。”

(1)风电

调度模块的第二个功能是根据的不同机组的报价进行排序，并结合电力市场Agent提供的出清价格，并形成一个机组发电价格的集合：B(t)={(λ1(t)，PGA1(t))，λ2(t)，；然后按照机组价格进行排序并安排机组的发电计划，即 λ1(t)≤λ2(t)≤λ3(t)…≤λm(t)≤λn(t)。此时，如果 P(t)≥Pload，则如果P(t)＜Pload，λ(t)=λn(t)，则 Ploss=Pload-P(t)，Ploss为缺负荷量。

式中，vi，t，s代表第s个场景下，第i个电源第t小时风机轮毂处的风速，vci和vco分别代表切入风速和切出风速，a1、a2、a3为拟合系数，Pt为风机的额定输出功率。

这里，L为 LOLP；E为 EENS；tloss为系统有功功率不足时间；Plosstloss为系统缺电量；T为运行周期。

2.1.4 电力市场模块

电力市场模块的功能为计算电力出清价格及模拟电力辅助服务市场生成机组停运概率矩阵。在不考虑网络约束的平衡交易市场中，用户以购电成本C最小化为目标，即

其中，i是 GA和 EPPA的报价曲线，为在 λi时机组的出力，此时系统的功率平衡方程为：

而一般Ei随出清电价λ的变化而变化：

由表5可以看出，铌钽主要富集于重砂1，铷在重砂1、重砂2中明显减少，在重砂5中稍有富集，但富集不明显。

其中，为某电价上的电力负荷。

对于上述关系建立拉格朗日函数以求得条件极值：

求导可得拉格朗日乘子λ为用户购电成本的最小化条件 为，将其与功率平衡方程联立求解可以得到系统的市场出清价格以及个发电厂商的发电出力。

电力辅助服务市场方面，考虑常规机组的强迫停运，在模拟时先对其的运行状态进行抽样，然后通过多次模拟系统运行来对随机强迫停运进行近似模拟，其目标函数如下：

其中，为机组出力；为机组i的所有运行时间；Xi，t为机组运行状态，为“1”时机组工作，为“0”时机组停机；t=1，2，…，T，tup(i)和 tdown(i)分别表示机组的运行时间和停运时间；和分别为机组的最小运行时间和最小停运时间；为机组的成本函数；和分别为发电机i的有功和无功出力，PGAimin、PGAimax和QGAimin、QGAimax为其上下限。

上述模型的计算流程如图3。

图3 生产模拟的计算流程图

3 算例分析

3.1 数据和相关参数设定

模型通过Java和Python编程实现。为了简化计算，生产模拟输入的数据中，最大负荷量、负荷需求、可再生能源出力特征、不同机组的初始规模等需要设定初始值，成本参数、补贴参数、电力生产的排放系数、机组运行小时数等均考虑为常量。

3.1.1 风光出力数据

本文从统计学的角度出发，收集不同地区风、光能统计和历史数据，建立风光出力模型。根据数据统计结果，以坐标轴的横坐标为可再生能源的出力水平，纵坐标为出力水平相应概率，得到的风能/太阳能模拟月度出力特性如图4。

图4 风能和太阳能的出力概率分布图

3.1.2 生产模拟数据

模型考虑的电源机组类型包括：水电、煤电、天然气、核电、风电和太阳能。根据2016年中国的电力结构，其净发电量为59 747亿千瓦时，总发电装机容量为165 051万千瓦，其中，煤电94 624万千瓦、气电7 011万千瓦、水电33 207万千瓦、风电14 747万千瓦、核电 3 364万千瓦、太阳能7 631万千瓦。

3.2 计算结果

在2016年装机结构下，不同类型机组的年发电量、年利用小时数模拟与实际值的对比结果，以及年运行费用结果如表1。生产模拟计算的失负荷小时数、失负荷率、弃电量、弃电率等可靠性指标与实际情况的对比结果如表2。

2016年的电力装机结构下进行的8 760小时的生产模拟并在结果中分别选取冬季和夏天的典型周模拟结果显示如图5。

3.3 结果分析

模拟结果与实际年总发电量的相对误差约-5.05%，火电、水电、天然气、风电、太阳能和核电的相对误差分别为-16.47%、-17.36%、46.23%%、41.64%、65.51%、-4.14%。同时，根据《中国电力行业年度发展报告2017》来看，2016年全国户均停电时间为17.11小时，供电可靠率为99.81%；而生产模拟结果中的年度停电时间为20.23小时，供电可靠率为99.78%。

表1 生产模拟结果

发电量/亿千瓦时 利用小时/h运行费用/万元煤电水电LNG风电太阳能核电总量模拟值33 876.22 10 010.02 3 501.74 4 128.13 1 928.37 2 047.28 55 491.76实际值39 457 11 748 1 883 2 409 665 2 132 58 294误差/%-16.47-17.36 46.23 41.64 65.51-4.14-5.05 3 580.09 3 014.43 4 994.64 2 799.30 2 527.02 6 085.85 3 833.56 171 829.6 6 079.06 1 320.88 103.36 105.84 193 326.7 372 765.4

表2 可靠性、弃电水平和碳排放水平计算结果

LOLH/h LOLP/%EENS/(亿千瓦时)供电可靠率/%弃电量/(亿千瓦时)弃电率/%碳排放/万吨模拟20.23 0.23 123.2 99.78 19.07 0.46 433 570实际17.1--99.81 1 100 26.35-

图5 冬季和夏季典型日的模拟结果图

从生产模拟结果可知，煤电机组在当前的系统中仍然占据主导地位，煤电出力水平占整体的50%以上。可再生能源弃电很大程度上是由于在负荷低谷时段可再生能源出力激增，而其他常规电源出力已经压低至最小技术出力，无法给可再生能源提供足够的消纳空间。而失负荷的原因是由于在负荷高峰时，可再生能源出力不足，即使全部常规电源出力均提高至最大依然无法满足电力需求。

模拟结果反映了当前电源结构的几个特征：(1)煤电是当前电力结构中的主要电源出力形式；(2)电力需求的峰谷差较大，系统灵活性不足，难以单纯的依靠调整电源出力规模满足电力需求；(3)传统电源固定容量占比较大，在负荷需求较低时会挤占可再生能源的消纳空间，导致可再生能源弃电。

4 结论

本文在复杂适应系统理论的基础上建立了电力系统生产模拟模型，并在2016年电源结构的条件下验证模型的电力系统发电量与实际发电量的相对误差约4.71%。根据模型求解结果显示，其可以在给定电源结构的情况下对满足电力需求的不同机组类型发电量、污染物排放量、电力系统经济性、供电可靠性、可再生能源利用效率等进行分析和预测。

另外，本研究仍需深入展开如下工作：细化用户需求和电网企业模块，考虑电力负荷多样性的特征，引入电网安全运行特征分析；深化电力市场模块，丰富电力市场交易机制；而电力企业模块中不同机组的策略选择单一，多场景方式简化模拟可再生能源发电的合理性也需要进一步论证。

“有，有，有！”蒋老一边答应，一边跑进房里，在衣柜中乱翻一气，找出一件淡红色连衣裙。敲响卫生间的门，门开了，紫云不小心探出半个身子。蒋老一阵眩晕，顿时觉得地板在摇晃。顾不得那么多，紫云索性冲出来，一下把他抱住，要不，他非倒地不可。

参考文献

[1]王锡凡，王秀丽.随机生产模拟及其应用[J].电力系统自动化，2003，27(8)：10-15.

[2]姚力，王秀丽，肖汉，等.基于多场景随机规划的电力系统生产模拟[J].电力建设，2016，37(12)：74-81.

[3]康重庆，夏清，相年德，等.随机生产模拟的序列化分析[J].中国电机工程学报，2002，22(4)：8-12.

[4]夏清，相年德，白利超，等.序列运算理论及其应用[J].电力系统自动化，2002，26(17)：6-12.

[5]周景宏，胡兆光，田建伟，等.含能效电厂的力系统生产模拟[J].电力系统自动化，2010(18)：27-31.

[6]段炜，胡兆光，姚明涛，等.考虑需方响应资源的电力系统生产模拟[J].电网技术，2014，38(6)：1523-1529.

[7]HOLLAND H J.Complex adaptive system[M].Addison Wesley，1995.

[8]YIN R.Discovering the future of the case study method in evaluation research[J].Evaluation Practice，1994，15(3)：283-290.

[9]刘东冉，陈树勇，马敏，等.光伏发电系统模型综述[J].电网技术，2011，35(8)：47-52.