高滲透光伏接入下基于近似值函數的主動配電網魯棒優化

孫興魯, 董 萍, 王雅平, 林 赟

(華南理工大學電力學院, 廣東省廣州市 510641)

0 引言

隨著信息通信系統和智能量測系統的發展,主動配電網(ADN)可以利用多種分布式資源進行協調優化,從數學上分析,可以將ADN的協調優化問題建模為一個混合整數非線性優化問題。針對這一問題有兩類求解算法:一類是智能算法,如遺傳算法[1]、粒子群算法[2];另一類是傳統的數學規劃算法,如內點法[3]。但是,隨著ADN控制手段趨于豐富,系統模型將包含大量時間耦合性約束,降低模型的求解效率,尤其當系統規模增大和隨機因素增多時,會引起維數災問題。

文獻[4]基于混合整數凸規劃建模,提出一種基于靈敏度的動態無功優化解耦算法,實現了含有眾多離散變量的ADN動態無功優化高效求解。但是,沒有考慮可再生能源出力的隨機性對系統運行的影響。

高滲透率下可再生能源并網將導致電壓過高、過低和線路容量越限風險[5],其強隨機性更是給ADN運行帶來了極大的挑戰。目前,處理可再生能源隨機性的方法主要有隨機規劃和魯棒優化,隨機規劃能給出具有概率性的決策結果,但面臨計算復雜以及概率信息難以準確獲取的問題[6]。魯棒優化是處理隨機性問題的另一種方法,該方法通過不確定集描述隨機性,在概率分布函數精確性不能保證和不確定變量呈現較高維數時表現出較大的優勢[7];為了解決傳統魯棒優化的保守性問題,文獻[8]提出了一種多階段魯棒優化求解框架,已被廣泛應用于電力系統調度決策和機組組合問題中[9]。……