基于ADMM的电力系统最佳区域划分与动态最优潮流

作     者：余义番 

作者单位：西南大学 

学位级别：硕士

导师姓名：王慧维

授予年度：2022年

学科分类：080802[工学-电力系统及其自动化] 0808[工学-电气工程] 08[工学] 

主      题：智能电网 可再生能源 分布式优化 在线凸优化 交替方向乘子法 

摘      要：智能电网倡导自动化、信息化、数字化,其优秀的兼容能力,不仅能够对可再生能源的接入做出即时响应,同时也能够实时地监测调控电网的运行状态。最优潮流计算(OPF)作为电力系统安全稳定运行的重要手段,其对电网功率、电压的即时响应,是电力系统规划以及运行等诸多问题的解决方案。然而实际OPF问题一般采用集中式算法,且通常是离线处理,面对具有大规模、高响应特点的现代电力系统很难做出最佳决策。本文就电力系统的分布式模型和动态潮流模型进行了深入研究。具体地,以最小化系统运行成本为目标,利用交替方向乘子法(ADMM),设计了同时考虑系统电气特性和ADMM算法性能的区域划分方案。并在此基础上,提出分布式OPF的拉格朗日对偶问题的一致性解法,以ADMM实现分布式求解过程,并将其推广为在线模型,以解决含有可再生能源的动态OPF问题。研究工作的主要贡献如下:(1)考虑电力系统的电气特性对区域划分的影响,进行相关拓展。具体地,在以系统导纳矩阵作为区域划分原理的基础上,增加电压中枢点向量以全方面捕获系统电气特性;针对最优潮流问题中的非凸问题,构造了最优条件下的雅克比矩阵。综合以上信息作为谱聚类算法的相似度矩阵,解决电力系统的区域划分问题,并提高了分布式优化的计算性能。(2)采用半正定规划(SDP)对最优潮流模型中的非凸部分进行凸松弛,且通过拉格朗日对偶方法构造松弛后的OPF问题的紧凑形式。利用一致性ADMM算法求解该问题下的最优潮流,相比直接解决非凸OPF问题下的ADMM迭代问题,该算法可以公布更少的边界耦合信息。(3)基于在线凸优化(OCO)理论,建立原始OPF问题的拉格朗日对偶问题。利用一致性ADMM算法,构建动态的目标函数,以适应动态可再生能源接入过程。区别于常规的双循环OPF问题,在分布式的条件下,通过拉格朗日函数建模,避免了区域间耦合的等式约束,动态数据的变化将不再影响约束条件的变化。按照一致性ADMM原理,全局一致性变量和局部变量交替更新,并实时的得到原始问题的最优解,从而实现OPF问题的动态求解。对以上提出的算法均在IEEE标准系统上进行数值模拟,并设立适当对照组,解释了理论与实验的契合性,证明了本文算法的有效性和鲁棒性。最后对本文工作进行总结归纳,以及对未来工作提出展望。