[发明专利]区间无功优化模型的线性化求解方法有效
申请号: | 201710290432.4 | 申请日: | 2017-04-28 |
公开(公告)号: | CN107123994B | 公开(公告)日: | 2020-04-07 |
发明(设计)人: | 张聪;陈皓勇 | 申请(专利权)人: | 华南理工大学 |
主分类号: | H02J3/16 | 分类号: | H02J3/16;G06F30/20;G06Q10/04;G06Q50/06;G06F113/04 |
代理公司: | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人: | 罗观祥 |
地址: | 510640 广*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 区间 无功 优化 模型 线性化 求解 方法 | ||
1.区间无功优化模型的线性化求解方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1、建立区间无功优化模型;发电机有功出力和负荷均表示成区间的形式,再将它们代入到确定性无功优化模型的潮流方程中,得到区间无功优化模型;
步骤2、将区间无功优化模型中的变量分为两类;一类为可以通过人工实现控制的实数变量,称为控制变量,所述控制变量包括三种:除平衡机电压以外的发电机端电压、可投切的电容或电抗组数以及变压器变比;另一类是随控制变量变化的不可控的区间变量,称为状态变量,所述状态变量包括发电机无功出力、平衡节点有功出力、负荷节点电压以及非平衡节点的电压相角;
步骤3、构造区间无功优化模型的线性化模型;将除区间潮流方程以外的区间无功优化模型采用泰勒公式展开,对于实数变量即控制变量按照一般的形式展开,对于区间变量即状态变量,在区间中点处展开,采用网损的区间中点作为目标函数;对于状态变量,利用灵敏度系数的方法将其表示成控制变量和区间组合的形式,采用区间潮流算法获取相对应的区间;为保证算法收敛,在线性化模型补充控制变量的迭代步长约束;
步骤4、采用单纯法求解区间无功优化模型的线性化模型,反复进行迭代;得到结果作为下一迭代步的初值,循环迭代,直到前后迭代步的目标函数差值满足精度要求为止;
步骤5、输出结果;结果包括网损中点值随迭代次数的变化情况、优化后状态变量可能波动的区间分布情况以及最优的控制变量;
在步骤3中,构造区间无功优化模型的线性化模型的步骤具体如下:
步骤31、将区间无功优化模型采用泰勒公式展开,并忽略二阶及以上的高阶项;对于实数变量即控制变量u按照一般的形式展开,对于区间变量即状态变量X,在区间中点处(XC,u0)展开,XC为状态变量X的中点,u0为控制变量u的初始值,得到(5)式中各函数的展开式如下:
式中,f(XC,u0)为点(XC,u0)处的网损值,hs(XC,u0)为潮流约束函数在(XC,u0)处的值,gs(XC,u0)为模型中不等式约束函数在(XC,u0)处的值,和分别为目标函数对状态变量xi和控制变量uj在点(XC,u0)处的偏导数,和分别为潮流约束函数hs(XC,u0)对状态变量xi和控制变量uj在点(XC,u0)处的偏导数,和分别为不等式约束函数gs(XC,u0)对状态变量xi和控制变量uj在点(XC,u0)处的偏导数,所有偏导数均为常数,Ng为不等式约束个数,p为状态变量的个数,q为控制变量的个数,n为系统节点的个数;
步骤32、对于状态变量,利用(7)式将状态变量表示成控制变量和区间组合的形式,具体如下式:
式中,为等式约束对状态变量的偏导数,为等式约束对控制变量的偏导数,XC为状态变量X的中点,u0为控制变量u的初始值;但由于区间的泰勒公式中忽略了区间变量的高阶展开项,区间的宽度不为0,无法满足区间潮流方程;为了使最终的结果满足区间潮流方程,采用区间潮流算法来获取X-XC的区间宽度,把(9)式改写为:
式中,r为区间潮流方法估计得到的区间半径,XC为状态变量X的中点,u0为控制变量u的初始值;
步骤33、替换不等式中状态变量,将(10)式代入(8)式中,得到:
gmin≤g(XC,u0)+Ag[-r,r]+B(u-u0)≤gmax, (11)
式中,为不等式约束对状态变量的偏导数,为不等式约束对控制变量的偏导数,g(XC,u0)为不等式约束在初始点(XC,u0)处的值,将式(11)的约束条件进行转化,得到:
g1min≤B(u-u0)≤g1max, (12)
式中,g1max=min{gmax-g(XC,u0)-Ag[-r,r]}为新的不等式约束上限,g1min=max{gmin-g(XC,u0)-Ag[-r,r]}为新的不等式约束下限;
步骤34、构造线性化模型;首先,目标函数只考虑网损的中点值,即采用网损的区间中点作为目标函数,忽略(6)式中的项,得到目标函数为:
式中,为目标函数对控制变量的偏导数,f(XC,u0)为目标函数在中点处的值;用u(k)代替u0,并给控制变量加上步长约束,得到线性化迭代模型为:
式中,k为当前迭代的步数,δ(k)为控制变量的步长约束,为第k代的目标函数值,fk+1(u)为第k+1代的目标函数值,u(k)为第k代的控制变量值,为第k代的状态变量中点值,为了保证模型(14)的收敛性,δ(k)满足δ(k)=δ(k-1)/k,以保持一下线性下降的趋势;求解得到的最优解u作为一下迭代步的u(k+1)。
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