结合轨迹灵敏度和微分进化技术的暂态稳定约束最优潮流计算.pdf

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1、第39卷第l0期电力系统保护与控制v01．39No．102011年5月16日PowerSystemProtectionandControlMay16，2011结合轨迹灵敏度和微分进化技术的暂态稳定约束最优潮流计算黄玉龙，刘明波(华南理工大学电力学院，广东省绿色能源技术重点试验室，广东广州510640)摘要：分析了求解多故障暂态稳定约束最优潮流的轨迹灵敏度法存在的问题，提出了相应的改进方案。利用轨迹灵敏度法的快速收敛特性和微分进化算法的全局搜索能力，借助用轨迹灵敏度法求解暂态稳定约束最优潮流问题过程中产生的多个逼近全局最优点的稳定和不稳定点来构成微分进化算法的初始种群，将两者结合起来构造成求解

2、多故障TSCOPF的混合算法。在3机和10机试验系统上的计算表明，所构建的混合算法收敛性快且全局搜索能力强。关键词：最优潮流；暂态稳定；多故障；轨迹灵敏度；微分进化Transientstabilityconstrainedoptimalpowerflowcomputingbycombinationoftrajectorysensitivityanddiferentialevolutiontechnique．HUANGYu-long，LIUMing-bo(GuangdongKeyLaboratoryofCleanEnergyTechnology，SchoolofElectricPower，So

3、uthChinaUniversityofTechnology，Guangzhou510640，China)Abstract：Accordingtotheanalysisofexistingproblemsintrajectorysensitivitymethodsfortransientstabilityconstrainedoptim~powerflow(TSCOPF)undermulti—contingencycondition，animprovedschemeisproposed．Inordertotakeadvantageoffastconvergenceofthetrajector

4、ysensitivitym~hodandglobalsearchcapabilityofthediferentialevolution(DE)method，ahybridalgorithmforTSCOPFundermulti-contingencyconditionisformedbycombiningthesetwomethods，inwhichmanystableandunstablepointsapproachingtheglobaloptimalpointareproducedduringsolutionprocessofTSCOPFbYthetrajectorysensitivi

5、tymethod，andappliedtoinitializetheDE’Sfirstpopulation．Calculationson3-machineand10-machinesystemsshowthattheproposedhybridalgorithmhasgoodconvergenceandstrongglobalsearchcapability．ThisworkissupportedbyNationalNaturalScienceFoundationofChina(NSFC)(No．50777021)．Keywords：optimalpowerflow；transientsta

6、bility；multiplecontingencies；trajectorysensitivity；differentialevolution中图分类号：TM71文献标识码：A文章编号：1674—3415(2011)10—0018-09敏度求出领先发电机和落后发电机之间转移的有功0引言功率，然后修改最优潮流模型中有功功率的上下限，近年来，暂态稳定约束下的最优潮流(Transient从而将TSCOPF问题转化为最优潮流和暂态稳定两StabilityConstrainedOptimalPowerFlow，TSCOPF)个子问题进行交替计算，摆脱了对系统模型的依赖研究已取得了长足发展，特别是灵敏

7、度技术[1-15]在性，计算速度有较大提高。文献[6]利用轨迹灵敏度该领域得到了较广泛的应用。文献【1．4】将灵敏度分分别对提高系统稳定性的有功出力控制和串并联补析方法与直接法相结合，利用能量裕度函数的灵敏偿控制进行分析。文献[7】构造基于暂态稳定性能指度进行功率转移控制；文献『5．15]将灵敏度分析与时标梯度在故障相关机组间进行有功再调度的线性化域仿真法相结合，用轨迹灵敏度来求解TSCOPF。模型，将暂态仿