[發明專利]一種擬直流線性化概率最優潮流計算方法

在審

• 申請號: 201710263528.1
• 申請日: 2017-04-20
• 公開（公告）號: CN107039981A
• 公開（公告）日: 2017-08-11
• 發明（設計）人: 衛志農;張清松;孫國強;臧海祥;何天雨
• 申請（專利權）人: 河海大學
• 主分類號: H02J3/06
• 分類號: H02J3/06;H02J3/38
• 代理公司: 南京蘇高專利商標事務所(普通合伙)32204
• 代理人: 劉淵

技術領域

本發明涉及一種擬直流線性化概率最優潮流計算方法，屬于電力系統分析與計算領域。

背景技術

隨著電力工業的發展，化石能源因被大規模開發利用正日益枯竭，能源危機和環境問題成為世界各國面臨的嚴峻問題，風電作為一種可再生能源，已成為世界上發展最快的綠色能源。風電具有間歇性、波動性，大規模的風電并網將給電力系統的安全穩定運行帶來嚴峻的挑戰。最優潮流(optimal power flow,OPF)是電力系統實時優化調度的重要手段，OPF通過調節系統中的控制變量，在滿足相關約束條件的情況下，可以使目標值達到最優。傳統OPF基于確定性模型進行計算，但含大規模風電場的電力系統時刻受到風電隨機性、波動性的影響。因此，研究考慮隨機因素的最優潮流問題具有重要意義。

目前對考慮隨機因素的最優潮流研究主要分為兩大類，即隨機最優潮流(stochastic optimal power flow,SOPF)和概率最優潮流(probabilistic optimal power flow,POPF)。POPF在含大規模風電場的電力系統安全分析中具有重要的作用，是一個典型的非線性規劃問題。隨著系統規模的不斷擴大以及電網復雜度的日益提高，傳統的POPF模型因需要進行復雜的非線性計算，在實時性和適用性等方面已無法滿足電力系統的在線安全計算分析要求。直流模型是目前應用最廣泛的線性化模型，其求解效率高，但是計算精度低，且無法計算節點電壓幅值，這一固有不足很大程度的限制了直流模型的應用推廣。

發明內容

發明目的：本發明所要解決的技術問題是針對傳統概率最優潮流模型在電力系統分析與計算度領域難以滿足在線計算分析要求，而基于直流原理的概率最優潮流模型精度較差、適用性差的情況。

技術方案：本發明采用如下技術方案：

本發明為一種擬直流線性化概率最優潮流計算方法，在計算機中依次按以下步驟實現：

(1)利用拉丁超立方采樣方法對風電場景生成。

(2)利用同步回代消除法對產生的風電場景進行削減。

(3)獲取除風電外其他電網參數。

(4)通過近似簡化方法對傳統概率最優潮流模型進行線性化處理，建立線性化概率最優潮流模型。

(5)計算互補間隙Gap，判斷其是否滿足精度要求，若滿足，則輸出最優解，結束循環，否則，繼續；

(6)計算雅可比矩陣海森矩陣以及各常數項L_x′、L_y、L_w、并根據以下方程求解Δx、Δy、Δu、Δw：

其中：Δx、Δy、Δu、Δw分別為變量x、y、u、w的修正量；

(7)根據下式計算變量以及拉格朗日乘子的步長α_p、α_d，并更新變量與拉格朗日乘子的值。

(8)判斷迭代次數是否達到最大值，若是則計算不收斂，若否，迭代次數加1返回步驟(5)，繼續。

作為優化，所述步驟1中的拉丁超立方采樣法生成風速場景包括采樣和排序兩步；采樣的基本原理為對于各個獨立的隨機變量采樣時，首先將[0,1]區間劃分為N個互不重疊的等間距區間，此時每個區間的寬度為1/N，N為采樣數，而隨后在每個區間隨機選擇一個采樣值，最后從風速的概率密度函數中取出大量的樣本；排序則是對采樣所得的大量樣本進行Cholesky分解，降低多個輸入變量間的相關性。

作為優化，所述步驟2中的場景削減是對大量樣本進行處理，最后獲得概率測度較大的少數樣本，在較好的反應隨機變量波動性的同時減小計算復雜度；隨后根據風速與風功率的關系式，獲得相應場景下風電出力。

作為優化，所述步驟3中的電網參數包括母線編號、名稱、有功負荷、無功負荷、并聯補償電容，輸電線路的支路號、首端節點和末端節點編號、串聯阻抗、并聯導納、變壓器變比和阻抗，發電機出力。

作為優化，所述步驟4中線性化概率最優潮流模型建立過程如下：

交流潮流中節點注入功率方程為

式中：V_i、V_j分別為節點i、j的電壓幅值，G_ij、B_ij分別為節點導納矩陣的第i行、第j列元素的實部與虛部；θ_ij為節點i、j電壓相角差；