[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

说明书

本发明涉及电力系统预防控制技术领域，具体涉及一种基于伴随灵敏度的暂态稳定预防控制优化算法，具体包括以下步骤：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（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；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；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。本发明提供的方法在求解TSCOPF问题时，相比其他方法具有较好的收敛性和极高的计算效率。

技术领域

本发明涉及电力系统预防控制技术领域，具体涉及一种基于伴随灵敏度的暂态稳定预防控制优化算法。

背景技术

现代电力系统对于稳定性的要求越来越高。预防控制作为电力系统安全运行的第一道防线，其主要任务是通过调整发电机出力，寻求一个最优的系统运行点，使系统在遭受故障时仍能保证其稳定性。

暂态稳定预防控制本质上是考虑系统暂态稳定约束的最优潮流问题(TransientStability Constrained Optimal Power Flow，TSCOPF)。相较于常规的最优潮流问题，TSCOPF加入了描述系统动态特性的微分代数方程组(Differential-AlgebraicEquations，DAE)，如何处理该DAE就成为求解TSCOPF的关键。

目前，处理TSCOPF中的DAE主要有以下几种主流的方法：1)数值差分离散法：即采用隐式梯形积分等数值差分公式，将DAE多个离散时间点上的状态变量施加稳定性约束，全差分方法是此类方法的典型代表，该方法的缺陷是极大地增加了优化问题的维数，当系统较大时将面临维数灾的困境；2)序贯类方法：通过对DAE进行数值积分，计算暂态稳定约束对DAE初值的灵敏度，再用梯度优化方法求解该非线性优化问题，但是当考虑复杂动态元件模型时，该方法在数值积分上的耗时会显著增加，其中多重打靶法是该类方法的一种改进算法，能够在一定程度上提高计算效率；3)基于能量函数的方法：建立一个基于暂态能量函数的稳定性判据，从而将预防控制问题转换为一个常规的非线性优化问题，但是对于能量函数的选取往往会面临困难。

因此，如何解决现有算法在求解TSCOPF问题的缺陷，找到一种算法能够快速、精确、高效地收敛到最优解一直是一个技术难题。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提供了一种基于伴随灵敏度的暂态稳定预防控制优化算法，具体技术方案如下：

一种基于伴随灵敏度的暂态稳定预防控制优化算法包括以下步骤：

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。

优选地，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：