【摘要】：最優(yōu)潮流研究在配電網(wǎng)規(guī)劃運行中不可或缺,且在大量分布式能源接入的主動配電網(wǎng)環(huán)境下尤為重要。傳統(tǒng)的啟發(fā)式算法在全局最優(yōu)解和求解速度上均無法滿足主動配電網(wǎng)運行要求,而基于線性化的最優(yōu)潮流方法在高阻抗的配電網(wǎng)中適用性也較弱�；诖�,文章建立了基于二階錐規(guī)劃(second order cone programming,SOCP)的動態(tài)最優(yōu)潮流模型框架,力圖將原非線性規(guī)劃模型松弛轉(zhuǎn)化為SOCP進行快速求解。首先,給出了基于二階錐松弛的配電網(wǎng)動態(tài)最優(yōu)潮流基本模型;然后,對主動配電網(wǎng)中各重要參與元素進行相應(yīng)的線性化建模處理以便高效求解,如主動管理設(shè)備、配電網(wǎng)重構(gòu)、需求響應(yīng)及綜合負(fù)荷等;同時,分析了松弛模型和近似等效的準(zhǔn)確性。最后,通過3個應(yīng)用實例驗證了該最優(yōu)潮流模型的松弛準(zhǔn)確性和有效性。
[Abstract]:The optimal power flow research is essential in the distribution network planning and operation, and is particularly important in the active distribution network environment of a large number of distributed energy access. The traditional heuristic algorithm can not meet the operation requirement of the active power distribution network at the global optimal solution and the solution speed, and the applicability of the linearization-based optimal power flow method in the high-impedance distribution network is also weak. Based on this, the paper establishes a dynamic optimal power flow model framework based on second order cone programming (SOCP), and tries to solve the problem of the relaxation of the original nonlinear programming model to SOCP. Firstly, the basic model of dynamic optimal power flow of the distribution network based on the second-order cone relaxation is given, and then the corresponding linearization modeling processing is carried out for each important participating element in the active power distribution network so as to solve effectively, such as active management equipment, distribution network reconstruction, demand response and comprehensive load, etc.; At the same time, the accuracy of the relaxation model and the approximate equivalent is analyzed. Finally, the relaxation accuracy and validity of the optimal power flow model are verified by three application examples.
【作者單位】： 四川大學(xué)電氣信息學(xué)院;國網(wǎng)眉山供電公司;
【基金】：國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃(2014AA051901) 國家自然科學(xué)基金項目(51377111)~~
【分類號】：TM744

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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【相似文獻】

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本文編號：2436052