为了应对海量分布式资源分层分布接入柔性配电网给无功优化引入的不确定性,提出了基于概率场景驱动的柔性配电网分布式无功优化方法。首先,以最小化系统损耗为目标建立了柔性配电网无功优化模型,其次,综合考虑1-范数和∞-范数的置信约束...为了应对海量分布式资源分层分布接入柔性配电网给无功优化引入的不确定性,提出了基于概率场景驱动的柔性配电网分布式无功优化方法。首先,以最小化系统损耗为目标建立了柔性配电网无功优化模型,其次,综合考虑1-范数和∞-范数的置信约束,构建基于概率场景模糊集的柔性配电网分布鲁棒无功优化模型。在此基础上,以分布式优化模型为外部框架,采用一致性加速梯度交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,ADMM)进行全局协调与更新迭代求解,以各子区域分布鲁棒优化模型为内部框架,采用列与约束生成(column and constraint generation,CCG)算法求解。基于改进的IEEE-33节点系统的算例仿真结果表明,所提出的柔性配电网分布式无功优化方法具有较好的收敛性,兼顾了经济性和鲁棒性的平衡。展开更多
分布式电源的广泛接入影响了系统潮流分布,可通过无功功率优化维持电压稳定,提高系统运行经济性。针对传统无功功率设备调控能力不足的问题通过引入自储能智能软开关(soft open point with energy storage,E-SOP)改善了配电网的无功功...分布式电源的广泛接入影响了系统潮流分布,可通过无功功率优化维持电压稳定,提高系统运行经济性。针对传统无功功率设备调控能力不足的问题通过引入自储能智能软开关(soft open point with energy storage,E-SOP)改善了配电网的无功功率电压优化性能。日前阶段构建了长时间尺度无功功率优化模型,确定了有载调压变压器、可投切电容器、储能装置的调度策略;日内阶段基于源荷短期预测结果建立滚动优化模型对日前优化结果进行了修正。提出的柔性配电网多时间尺度无功功率优化方法考虑了E-SOP损耗特性的建模精确性,实现了连续和离散无功功率资源的协调优化,降低运行成本的同时减小了电压偏差。基于凸松弛技术将上述无功功率优化模型转化为混合整数二阶锥规划问题,进而引入基于诱导目标函数(inducing objective function,IOF)的加速技术进一步提高了无功功率优化模型的计算效率。以改造后的IEEE 33节点系统为例进行分析,结果验证了所提方法的可行性和有效性。展开更多
文摘为了应对海量分布式资源分层分布接入柔性配电网给无功优化引入的不确定性,提出了基于概率场景驱动的柔性配电网分布式无功优化方法。首先,以最小化系统损耗为目标建立了柔性配电网无功优化模型,其次,综合考虑1-范数和∞-范数的置信约束,构建基于概率场景模糊集的柔性配电网分布鲁棒无功优化模型。在此基础上,以分布式优化模型为外部框架,采用一致性加速梯度交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,ADMM)进行全局协调与更新迭代求解,以各子区域分布鲁棒优化模型为内部框架,采用列与约束生成(column and constraint generation,CCG)算法求解。基于改进的IEEE-33节点系统的算例仿真结果表明,所提出的柔性配电网分布式无功优化方法具有较好的收敛性,兼顾了经济性和鲁棒性的平衡。
文摘分布式电源的广泛接入影响了系统潮流分布,可通过无功功率优化维持电压稳定,提高系统运行经济性。针对传统无功功率设备调控能力不足的问题通过引入自储能智能软开关(soft open point with energy storage,E-SOP)改善了配电网的无功功率电压优化性能。日前阶段构建了长时间尺度无功功率优化模型,确定了有载调压变压器、可投切电容器、储能装置的调度策略;日内阶段基于源荷短期预测结果建立滚动优化模型对日前优化结果进行了修正。提出的柔性配电网多时间尺度无功功率优化方法考虑了E-SOP损耗特性的建模精确性,实现了连续和离散无功功率资源的协调优化,降低运行成本的同时减小了电压偏差。基于凸松弛技术将上述无功功率优化模型转化为混合整数二阶锥规划问题,进而引入基于诱导目标函数(inducing objective function,IOF)的加速技术进一步提高了无功功率优化模型的计算效率。以改造后的IEEE 33节点系统为例进行分析,结果验证了所提方法的可行性和有效性。
