一種大規(guī)模電力系統(tǒng)混合整數(shù)無功優(yōu)化的精確連續(xù)化方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于電力系統(tǒng)無功優(yōu)化領(lǐng)域，特別涉及一種大規(guī)模電力系統(tǒng)混合整數(shù)無功 優(yōu)化的精確連續(xù)化方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 無功優(yōu)化是電力系統(tǒng)安全和經(jīng)濟運行研究的重要方面，其主要用于指導(dǎo)電力系統(tǒng) 的優(yōu)化調(diào)度和運行。通過對控制變量的優(yōu)化調(diào)整，實現(xiàn)無功潮流的優(yōu)化分布，以提高系統(tǒng)電 壓水平和電壓穩(wěn)定性，同時降低網(wǎng)絡(luò)損耗，保證電力系統(tǒng)安全、穩(wěn)定、經(jīng)濟、優(yōu)質(zhì)地運行。
[0003] 電力系統(tǒng)無功優(yōu)化問題的模型中包含大量連續(xù)變量和離散變量，加上目標函數(shù)、 功率方程、系統(tǒng)安全穩(wěn)定運行約束條件的非線性，因此無功優(yōu)化問題是一個非常復(fù)雜的大 規(guī)模非凸非線性混合整數(shù)規(guī)劃問題。對于這樣一個復(fù)雜的問題，至今沒有找到完善的求解 方法。由于無功優(yōu)化計算的結(jié)果直接應(yīng)用于控制各無功電壓控制設(shè)備，這對計算結(jié)果的準 確性要求非常高。對無功優(yōu)化問題中的離散變量處理不恰當(dāng)會影響其在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用 效果。因此，如何精確、快速地處理這些離散變量是求解大規(guī)模無功優(yōu)化問題的關(guān)鍵，也是 該問題的難點。
[0004] Sigmoid函數(shù)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中最重要的傳遞函數(shù)之一，其最早也最經(jīng)常在人工 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中使用，具有連續(xù)、光滑、可微、有界等良好特性，有利于處理規(guī)劃問題中的離散 量，但存在迭代過程易陷入局部最優(yōu)解的風(fēng)險。因此，有必要采用一種sigmoid函數(shù)陡坡參 數(shù)自適應(yīng)動態(tài)校正方法，改善整個算法的全局收斂性。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 有鑒于此，本發(fā)明的目的是提供一種大規(guī)模電力系統(tǒng)混合整數(shù)無功優(yōu)化的精確連 續(xù)化方法，突破了傳統(tǒng)基于sigmoid函數(shù)無功優(yōu)化方法迭代過程中易陷入局部最優(yōu)解的限 制，根據(jù)控制變量的迭代求解程度及中間結(jié)果信息，自適應(yīng)動態(tài)校正不同迭代期各控制變 量對應(yīng)的陡坡參數(shù)各分量下降速度，具有全局收斂性好、計算速度快等優(yōu)勢。
[0006] 本發(fā)明采用以下方案實現(xiàn):一種大規(guī)模電力系統(tǒng)混合整數(shù)無功優(yōu)化的精確連續(xù)化 方法，包括以下步驟：
[0007] 步驟Sl:進行無功優(yōu)化預(yù)計算；
[0008] 步驟S2:利用sigmoid函數(shù)建立連續(xù)化的無功優(yōu)化模型；
[0009] 步驟S3:采用原對偶內(nèi)點法重新進行無功優(yōu)化計算；
[0010] 步驟S4:進行迭代過程陡坡參數(shù)自適應(yīng)動態(tài)校正。
[0011] 進一步地，所述步驟Sl具體為:將變壓器抽頭和電容電抗器投切組數(shù)作為連續(xù)變 量處理，采用原對偶內(nèi)點法對無功優(yōu)化進行預(yù)計算，快速獲取離散變量連續(xù)最優(yōu)解左右兩 側(cè)的離散值。
[0012] 進一步地，所述步驟S2具體為:利用sigmoid函數(shù)
進行無功優(yōu)化模型 連續(xù)化，將離散變量的不等式約束化為如公式(4)與公式(5)所示的連續(xù)變量的等式約束， 采用以下公式得到新的優(yōu)化模型：
[0013] 目標 1? 數(shù)：
（1)
[0014] 等式約束：（2) J-'·
[0015]
⑶
[0016] (4)
[0017] (5) _8]不等式約束:(6)
[0019] (7)
[0020] (8)
[0021 ] (9)
[0022]其中，Xi為sigmoid函數(shù)變量，Zi為離散變量，μL為陡坡參數(shù)，e為自然常數(shù)，i、j為網(wǎng) 絡(luò)節(jié)點編號，V為電壓，分別為電壓的下限與上限，G^Blj分別為導(dǎo)納矩陣電導(dǎo)和電納 值，Gij為節(jié)點i、j相角差，APi、AQ i為節(jié)點i修正有功和無功功率，PGi、QGi分別為電源注入節(jié) 點有功和無功功率，仏、尸 Q.分別為Pci的下限與上限，^、分別為Qci的下限與上限，Pii、 Qu分別為節(jié)點負荷有功和無功功率，ki為節(jié)點i變壓器抽頭檔位，ki(n)為無功優(yōu)化預(yù)計算 變壓器抽頭檔位，k〇單位變壓器抽頭檔位，Qc1為節(jié)點i低壓電容電抗器投切值，QCl(n)為無功 優(yōu)化預(yù)計算節(jié)點i低壓電容電抗器投切值，Qco為單位低壓電容電抗器投切值，Pu為ij支路 功率，A、Pij分別為支路功率Pij的上限與下限。
[0023]進一步地，所述步驟S3具體為:采用原對偶內(nèi)點法將離散控制變量以預(yù)計算結(jié)果 作為初值，其它變量重新賦初值，再次進行無功優(yōu)化計算。
[0024]進一步地，步驟S4具體為:在迭代過程陡坡參數(shù)自適應(yīng)動態(tài)校正時，sigmoid函數(shù) 隨著迭代的進行，陡坡參數(shù)μ-O，連續(xù)化的控制變量最終收斂于〇或1:
[0025]
[0026]
[0027]
[0028]
[0029] 其中，k為當(dāng)前迭代次數(shù)，/3f為陡坡參數(shù)系數(shù)當(dāng)前迭代值，β〇為陡坡參數(shù)系數(shù)迭代 初值，M為下降方向，Xf為節(jié)點i主變抽頭檔位或低壓電容電抗投切當(dāng)前迭代值。
[0030] 與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有以下優(yōu)點：a)根據(jù)控制變量的迭代求解程度及中間 結(jié)果信息，能夠自適應(yīng)動態(tài)校正不同迭代期各控制變量對應(yīng)的陡坡參數(shù)各分量下降速度， 具有全局收斂性好、計算速度快等優(yōu)勢。b)基于自適應(yīng)動態(tài)校正陡坡參數(shù)迭代方法的離散 變量sigmoid函數(shù)連續(xù)化方法，結(jié)合原對偶內(nèi)點法能夠用于大規(guī)模電力系統(tǒng)混合整數(shù)無功 優(yōu)化問題求解，兼顧精確性和計算效率。
【附圖說明】
[0031] 圖1為本發(fā)明的方法流程示意圖。
[0032]圖2為本發(fā)明中的sigmoid函數(shù)圖像族
[0033]圖3為本發(fā)明實施例中計算程序流程圖。
【具體實施方式】
[0034]下面結(jié)合附圖及實施例對本發(fā)明做進一步說明。
[0035] 本實施例提供一種大規(guī)模電力系統(tǒng)混合整數(shù)無功優(yōu)化的精確連續(xù)化方法，其特征 在于:如圖1所示，包括以下步驟：
[0036] 步驟Sl:進行無功優(yōu)化預(yù)計算；
[0037] 步驟S2:利用sigmoid函數(shù)建立連續(xù)化的無功優(yōu)化模型；
[0038] 步驟S3:采用原對偶內(nèi)點法重新進行無功優(yōu)化計算；
[0039] 步驟S4:進行迭代過程陡坡參數(shù)自適應(yīng)動態(tài)校正。
[0040]在本實施例中，所述步驟Sl具體為:將變壓器抽頭和電容電抗器投切組數(shù)作為連 續(xù)變量處理，采用原對偶內(nèi)點法對無功優(yōu)化進行預(yù)計算，快速獲取離散變量連續(xù)最優(yōu)解左 右兩側(cè)的離散值。
[0041] 在本實施例中，所述步驟S2具體為:利用sigmoid函數(shù)
往行無功優(yōu) 化模型連續(xù)化，將離散變量的不等式約束化為如公式(4)與公式(5)所示的連續(xù)變量的等式 約束，采用以下公式得到新的優(yōu)化模型：
[0042] 目標1^數(shù)：
（1)
[0043] 等式約束：
⑵
[0044]
⑶