[发明专利]区间无功优化模型的线性化求解方法

说明书

本发明公开了一种基于线性规划的直角坐标形式的区间潮流计算方法，包括以下步骤：1、建立区间无功优化模型。将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中潮流方程，得到区间无功优化模型。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控制的控制变量，另一类是随控制变量变化的状态变量。3、构造区间无功优化模型的线性化模型。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。5、输出结果。具有收敛性好、能保证获得的无功电压控制策略完全满足电网运行的安全约束以及效率高等优点。

技术领域

本发明涉及一种求解电力系统不确定性无功优化问题的方法，该方法在涉及含不确定性参数的无功优化问题的求解时，将不确定性参数表示成区间，并假设所有变量都是连续的，通过逐步线性化方法来逼近模型的最优解，得到真正满足不确定性无功优化问题约束的最优解。

背景技术

电力系统本身包含很多不确定性因素，如频繁变化的商业、居民负荷，难以精确预测的风电、光伏机组出力以及电气参数的测量误差。这些不确定性因素的存在使得基于电网参数建立的各类最优潮流模型含有不确定性，而传统的确定性无功优化一般只考虑了这些不确定性数据中的某一场景(某一种情况)，优化的结果无法真正满足电网运行的安全性和经济性。为此，需要对电网中这些不确定性参数建模，从而建立不确定性无功优化模型。目前比较普遍的做法是将这些不确定性参数表示成随机变量，并假设它们服从某些特定概率分布(如高斯分布)。加入随机变量后，模型的约束条件无法需要设置相应的置信水平，建立相应的机会约束规划模型。在求解上述模型时，采用随机模拟技术产生决策空间，再利用蒙特卡洛(Monte Carlo)模拟来判断约束条件，再利用智能算法通过循环迭代得到满足约束条件的无功电压控制策略。但这类机会约束规划算法只能获得在一定置信水平上满足电网安全运行约束的控制策略。同时，随着模型中考虑不确定性参数的增多，Monte Carlo模拟需要模拟的场景数大大增加，需要消耗的计算时间急剧增加，这使得这类算法在实际系统中很少应用。除这类算法外，鲁棒优化算法也被用于求解不确定性无功优化模型。它将不确定性参数看作是处于某一上下限内波动的参数，然后建立使所有不确定性参数的边界(最坏的场景)都满足系统约束的鲁棒优化模型，认为系统只要在这些边界条件上满足无功优化问题的约束，便可以在所有不确定参数下满足安全运行约束。在求解过程中，需要将非线性的潮流方程线性化，并将约束条件改为所有边界下的约束条件，建立一个确定性鲁棒无功优化模型，采用一般的非线性规划算法求解。由于它只需要求解一个确定性的非线性规划模型，大大提高了不确定性无功优化问题的效率。然而，它获得的最优解只能满足线性化后的约束条件，而不是原来的非线性约束，无法保证电网运行的安全性。随着现代电力系统的不断发展，电网规模的不断扩大，以及越来越多新能源的接入，传统的蒙特卡洛方法在抽样数目上会大大增加，潮流计算的规模也增大，计算时间急剧增长，不再适合用来分析新能源出力对电网电压的影响。因此，需要寻求能满足约束条件的切实可行的不确定性无功优化算法，使电网实现真正意义上的安全可靠运行。而近几年逐步受到广泛关注的区间理论及其优化计算方法正是解决这一类问题的最好手段。