基于有效集减空间逐次二次规划算法的电力系统暂态稳定约束最优潮流.pdf

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1、第44卷第8期电力系统保护与控制、，01．44NO．82016年4月16日PowerSystemProtectionandControlApr．16，2016DOI：10．7667／PSPC151036基于有效集减空间逐次二次规划算法的电力系统暂态稳定约束最优潮流韩其国1，陈功洵2，肖宏飞(1．杭州电子科技大学，浙江杭州310018；2．浙江工业大学，浙江杭州310023)摘要：暂态稳定约束最优潮流是实现电力系统动态安全性和运行经济性协调的一种有效方式。针对已有研究中求解算法计算效率低、内存使用量大等困难，提出使用有效集减空间逐次二次规划算法求解该问题。该方法能够利用暂态稳定

2、约束最优潮流问题中低自由度的特点，显著降低计算复杂性。引入有效集方法，在求解二次规划子问题时滤除不起作用的不等式约束，缩减子问题维度，减少了计算量。基于一系列测试算例的分析结果表明，与已有算法相比，所提算法能够有效求解大规模电力系统的暂态稳定约束最优潮流问题。关键词：最优潮流；暂态稳定；减空间；有效集方法；逐次二次规划；微分代数方程Powersystemtransientstabilityconstrainedoptimalpowerflowbasedonactive—setreduced-spacesequentialquadraticprogrammingHANQiguo

3、，CHENGongxune，XIAOHongfei(1．HangzhouDianziUniversity,Hangzhou310018，China；2．ZhejiangUniversityofTechnology,Hangzhou310023，China)Abstract：Transientstabilityconstrainedoptim~powerflow(TSCOPF)isabletoefectivelycoordinatethedynamicsecurityandoperationeconomicsforpowersystems．Focusingonexistingt

4、echnicaldificulties，includinglowcomputationaleficiencyandhighmemoryconsumption，thispaperproposesanactive—setreduced-spacesequentialquadraticprogrammingalgorithmtosolvethisproblem．ThisapproachisabletotakeadvantageofthecharacteristicsoffewdegreeoffreedominTSCOPFproblems，inordertodecreasetheco

5、mputationalcomplexity．Meanwhile，active-settechniqueisintroducedtoreducethedimensionsofquadraticprogrammingsubproblemsbyfilteringinactiveinequalityconstraintsandreducingcomputationaldemand．ComparedwithexiNingalgorithms，casestudiesbasedonaseriesoftestcasesindicatetheefectivenessoftheproposeda

6、pproachinsolvingTSCOPFproblemsforlarge—scalepowersystems．Keywords：optimalpowerflow；transientstability；reduced-spacemethod；active-setmethods；sequentialquadraticprogramming；diferentialalgebraicequationsAlgebraicEquations，DAE)形式的系统动态表述和0引言相应的稳定判据，将暂态稳定约束作为约束条件集动态安全性和运行经济性是坚强智能电网调度成到OPF模型中，从而实现

7、了电力系统动态安全性决策的目标【JJ。电力系统的运行方式决定了其经济和运行经济性的协调【oJ。性，同时也对系统受扰后的动态安全性有着决定性TSCOPF在数学上属于DAE约束的非线性规的影响。已有的最优潮流(OptimalPowerFlow，OPF)划(Non．LinearProgramming，NLP)问题，可认为是模型【2】及其拓展尽管能够有效解决电力系统稳态一类特殊的动态优化或最优控制问题【7J。目前已有意义下的安全性问题，但无法保证电网经受大扰动研究主要从以下三个方面入手尝试解决该问题：时的动态安