[发明专利]一种基于伴随灵敏度的暂态稳定预防控制优化算法

权利要求书

1.一种基于伴随灵敏度的暂态稳定预防控制优化算法，其特征在于：包括以下步骤：

S1：以全系统机组燃料费用最少为目标函数，以线路潮流约束、节点电压约束、机组出力上下限约束、故障时系统状态量初值方程、故障后机组功角稳定约束为约束条件，建立电力系统暂态稳定最优潮流模型，即TSCOPF模型；

S2：通过约束转换将故障后机组功角稳定的过程约束转换为一个积分型约束，使步骤1)中建立的优化问题转换为非线性优化问题；

S3：利用伴随灵敏度分析法，计算步骤S2中积分型约束的一阶梯度信息，系统故障后的暂态仿真包含在梯度求解过程中；

S4：采用一种优化层-仿真层的程序框架求解步骤S2中的非线性优化问题。

2.根据权利要求1所述的一种基于伴随灵敏度的暂态稳定预防控制优化算法，其特征在于：所述步骤S1中TSCOPF模型以全系统燃料费用最小作为目标函数，以潮流方程、静态安全约束、初值方程、暂态稳定约束为约束条件，并包含描述系统故障后暂态过程的微分代数方程组；所述静态安全约束包括线路潮流约束、节点电压约束和机组出力约束；

其数学模型可表示如下：

其中，为目标函数，u为稳态变量，包括节点电压的实部和虚部、节点注入有功功率和无功功率，x为暂态过程中的状态变量，x₀为状态变量初值，y为暂态过程中的代数变量，P为潮流方程，J为静态安全约束，J为静态安全约束下限值，为静态安全约束上限值，Z为初值方程，F和G分别为微分代数方程组的微分部分和代数部分，Φ为暂态稳定约束，Φ^k为暂态稳定约束下限值，为暂态稳定约束上限值，上标k表示第k个预想故障；

所述潮流方程采用直角坐标形式，微分代数方程组中的微分部分为电力系统中动态元件的状态方程，微分代数方程组中的代数部分为网络方程；

暂态稳定约束为发电机功角与中心惯量的偏差在允许范围内，如下所示：

其中，为中心惯量；为第k个预想故障中第i台机组的功角；为功角约束上限。

3.根据权利要求2所述的一种基于伴随灵敏度的暂态稳定预防控制优化算法，其特征在于：所述动态元件考虑同步发电机，负荷以恒定阻抗模拟。

4.根据权利要求2所述的一种基于伴随灵敏度的暂态稳定预防控制优化算法，其特征在于：所述步骤S2中通过约束转换将故障后机组功角稳定的过程约束转换为一个积分型约束的具体步骤如下：

将公式(2)进行约束聚合，等价为：

其中，x^k(t|u,x₀)表示状态变量x是由时间、稳态变量和状态变量初值决定的；式(3)需要在整个动态过程中都满足，故可将其进一步写为：

式(4)与式(2)等价，由此将无穷维的过程约束转换成了一个积分型约束；

对于N_c个预想故障，就会有N_c个形如(4)的约束；注意到在任何情况下都有Φ^k(u,x₀)≥0，因此可以把N_c个暂态稳定约束进行加和为一个暂态稳定约束：

上式中每一项均恒大于等于零，要使其和为零，就必须是均为零，故式(5)与式(4)等价，可将N_c个暂态稳定约束合并为1个；

为了增加算法的数值稳定性，加入很小的正常数ε对式(5)进行松弛，转化成如下不等式约束：

同时，式(1)的TSCOPF模型中的微分代数方程组可包含在约束(6)及其梯度的求解过程中，故式(1)转换为如下非线性优化问题：