电力系统分布式无功电压优化控制研究

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1、—-一—一一一di*}A*9t='}qig3c‘一一一一一一一一一摘要电力系统无功电压运行优化是实现电力系统最优资源配置，提高系统的安全性和经济效益的重要手段。本文详细探讨了全网无功电压优化的算法、实用化和实现方案。针对目前无功电压优化算法存在的不足，根据电力系统分布、分散的特点，提出了基于电网分区的分布式并行无功优化算法，并对其进行了多目标、软约束的模糊化处理和离散控制变量的罚函数处理，利用直接非线性原一对偶内点法寻优求解。将该算法与多Agent技术相结合，提出了基于多Agent技术的分布式无功电压优化系统的设计方案。具体的研究内容包括

2、:1.基于电网分区的分布式并行无功优化算法本文首先分析了无功电压优化的研究现状，总结了以往优化算法的优缺点，得到了当前系统运行对优化算法的要求，即优化算法应适应电力系统分布、分散的特点，适应电力市场发展的需要，能够快速收敛，数据通信量少，便于实现。针对以上要求，提出了基于电网分区的分布式并行无功优化算法。对于单目标无功电压优化，根据实际电网分区情况，采用分解协调法复制各分区的边界节点，建立分解协调模型，采用增广拉格朗日法将求分解协调模型的极小值问题转化为求增广拉格朗日函数的鞍点问题，然后采用辅助问题原理分解变量和增广拉格朗日函数，从而将全

3、网无功电压优化问题分解为多个分区的分布式并行优化问题。对于多目标的无功优化问题，首先用分解协调法，将全网的多目标无功优化问题转化为求解各个分区的多日标无功优化问题，然后用上述单目标优化算法分解每一个单目标优化问题，再将各个目标综合，得到多个分区的多目标分布并行优化问题。辅助问题原理建立了一个用于分布式并行优化的计算框架，各分区可根据具体情况自主选择优化算法。该算法将原问题分解为多个并行求解的子问题，缩小了问题的规模，降低了问题的复杂程度。仿真结果表明，对于粗粒度、大型电力系统的优化计算，相对于其它算法，本算法具有收敛速度快、数据通信量少等

4、特点。2.对于各分区的多目标无功电压优化问题，采用梯形模糊隶属度函数，将每一个目标模糊化，求解多个目标函数最小隶属度的最大化问题，从而将多目标优化问题转化为单目标问题。然后采用直接非线性原一对偶内点法进行优化计算，计算速度快，准确率高。本文详细推导了采用模糊集理论和内点法求解分区第1页一一一-一遨里一.—一多目标无功优化的方法。3.基于电网分区的分布式并行无功优化算法的实用化研究(1)采用基于电网分区的分布式并行无功优化算法进行优化计算，各个分区都需要定义自己本地的平衡节点，但为了使分区内的优化结果符合全局优化的需要，必须统一协调各分区平

5、衡节点的关系，使整个系统仍只有一个真正的平衡节点。为此，本文引入了△一变量的思想。在计算过程中，首先确定每个分区中的本地平衡节点，然后将各节点电压相角作为△一变量，使某一节点的本地相角与其在全网中的相角通过本地平衡节点联系起来。根据这一思路引入新的辅助问题原理核函数后，可以得到新的优化迭代公式。(2)对软约束和离散控制变量的实用化处理。首先将变量进行分类，然后采用梯形模糊隶属度函数，将软约束模糊化，引入松弛变量将不等式约束转化为等式约束，然后引入对数壁垒函数，消去松弛变量的非负性约束，建立新的优化模型后，采用直接非线性原一对偶内点法求解。

6、对于离散控制变量，本文采用一个正曲率二次罚函数来模拟离散控制的虚拟费用，附加于原优化目标函数上，这一虚拟费用将迫使离散控制变量靠在某一个整数值上。为了快速准确地处理离散变量，同时防止离散变量过早收敛到某一局部最优点，在迭代前期，将离散变量按连续变量对待;在迭代后期，当判断不等式约束集基本锁定，并且两次迭代中离散变量的变化小于某一闽值时，引入二次罚函数，迫使解向某一邻域中心靠拢。4.根据基于电网分区的分布式并行无功优化算法的特点，本文首次将该算法与多Agent技术相结合，提出了基于多Agent技术的分布式无功电压优化系统的设计方案。该算法分

7、布并行的计算特点，适合应用于多Agent系统;由于多Agent技术能使逻辑上和物理上分散的系统并行、协调地实现问题求解，因此它为算法的实现提供了软件平台。本文提出了适合于我国电力系统特点的三级无功电压控制系统组织结构，构建了分层分布式的多Agent系统，介绍了系统的功能和运行机制.针对系统紧急情况下的电压控制问题，首次提出了2级自治的思想，并进行了初步地设计和仿真，仿真结果证明了方法的有效性。基于多Agent技术的分布式无功电压优化系统的研究，更加丰富和完善了电力系统无功电压优化的理论和方法。关键词:分布式并行优化无功电压优化分解协调法辅

8、助问题原理模糊集理论△一变量直接非线性原一对偶内点法多Agent技术2级电压控制第n页山东大学博士学位论文ABSTRACTVoltageandreactivepoweroptimization