【摘要】：含離散控制的電網(wǎng)安全運行控制是電力系統(tǒng)優(yōu)化的基本內(nèi)容和重點難題。本文先從短期電壓安全問題著手,把短期電壓安全問題描述為一般性的、具有某些典型數(shù)學特征(例如,多目標、混合整數(shù)、動態(tài)優(yōu)化等)的優(yōu)化模型。根據(jù)這些特征,本文借助一些已有的求解算法,包括前沿的人工智能算法以及經(jīng)典的數(shù)學(數(shù)值型)優(yōu)化算法等,并提出許多有用的改進,實施高效的求解。然后,動態(tài)化建模和混合整數(shù)優(yōu)化(Mixed-Integer Optimization,MIO)方法被進一步推廣到含離散控制的主動配電網(wǎng)最優(yōu)運行方式問題,以便高效求解其中的離散控制難題,同時為經(jīng)典的運行控制提供更精確的連續(xù)軌跡運行方式。另外,隨機優(yōu)化算法被加入到最優(yōu)運行方式問題的求解,以便適應(yīng)高滲透新能源并網(wǎng)的安全運行。具體而言,本文在如下四個方面取得了創(chuàng)造性成果:(1)一種含離散控制的發(fā)電-補償?shù)臒o功協(xié)調(diào)控制策略被提出用于解決短期電壓失穩(wěn)問題。短期電壓緊急調(diào)控問題被描述為包含元件動態(tài)、潮流方程以及安全約束的多目標動態(tài)優(yōu)化模型。一種新穎的多目標強化學習算法(Multi-Objective Reinforcement Learning,MORL)方法被用于緩解該模型求解的計算壓力,以及通過過濾支配解的方式獲得Pareto最優(yōu)解。與經(jīng)典的MORL方法相比,本文提出的MORL方法劃分完整的可行域為若干個相對小的獨立區(qū)域,每個小區(qū)域各自完成支配解的過濾,以便減少Pareto最優(yōu)解的搜索范圍。除此之外,我們重新定義了狀態(tài)函數(shù)并引入了狀態(tài)敏感度的概念,以便給出代理學習和應(yīng)用環(huán)節(jié)的切換條件。為了擴充Pareto前沿(Pareto Frontier,PF)的分布范圍,若干個疑似的Pareto最優(yōu)解也被引入到支配關(guān)系的比較。最后,通過Fuzzy決策策略,我們獲得了應(yīng)對短期電壓失穩(wěn)的折中方案。在某省級748節(jié)點電網(wǎng)上的算例驗證了本文提出的MORL方法的高效性。(2)多目標配置動態(tài)無功源以便應(yīng)對短期電壓失穩(wěn),其中本文在規(guī)劃問題的建模及其求解方面提出了獨特的見解。在動態(tài)無功源的規(guī)劃建模上,本文同時優(yōu)化三個目標函數(shù):1.STATCOM的安裝費用;2.發(fā)電機調(diào)差的代價;以及3.短期電壓安全指標。其中STATCOM的規(guī)劃涉及到安裝地點(整數(shù)變量)和安裝容量(連續(xù)變量)。上述的規(guī)劃問題可以采用多故障集下的短期電壓安全和功角穩(wěn)定約束的多目標混合整數(shù)動態(tài)優(yōu)化模型來描述。在求解方法上,本文提出一種簡化的凸松弛(Reduced Convex Relaxation,RCR)算法來處理整數(shù)變量的STATCOM安裝地點,并且避免整數(shù)變量的組合爆炸問題。為了獲得三目標優(yōu)化問題的完整PF,本文提出簡化廣域規(guī)格化法平面約束法。該方法首先將三維下Utopia平面擴大,以便PF能夠完整地被它的垂直投影所覆蓋;然后修剪Utopia平面上冗余的部分以減少計算量。在IEEE 39節(jié)點系統(tǒng)以及某實際1009節(jié)點系統(tǒng)上的仿真結(jié)果表明所提的算法能夠有效處理整數(shù)變量以及獲得三維空間下完整PF。(3)動態(tài)化構(gòu)建主動配電網(wǎng)(Active Distribution Networks,ADNs)最優(yōu)運行方式的模型,并提出采用混合整數(shù)求解方法實施求解。本文創(chuàng)新性地把MIO和動態(tài)優(yōu)化(Dynamic Optimization,DO)有機地結(jié)合,轉(zhuǎn)而采用混合整數(shù)動態(tài)優(yōu)化(Mixed-Integer Dynamic Optimization,MIDO)模型描述一天24小時的最優(yōu)運行問題。所提出的MIDO模型將負荷和分布式發(fā)電機的出力具體描述為連續(xù)光滑的軌跡,旨在為主動配電網(wǎng)提供最優(yōu)的連續(xù)光滑調(diào)度軌跡。然而,在實際工程中,離散控制裝置需要被限制一天24小時的調(diào)節(jié)/切換次數(shù),表現(xiàn)為絕對值不等式約束,極大增加了MIDO模型的求解難度。因此,本文采用RCR法實現(xiàn)MIDO模型關(guān)于整數(shù)變量的簡化凸轉(zhuǎn)換和緊松弛。這個過程將MIDO模型轉(zhuǎn)換為連續(xù)動態(tài)優(yōu)化模型,然后可以采用Radau排列法進一步近似為非線性規(guī)劃模型。與此同時,限制離散控制設(shè)備切換次數(shù)的絕對值不等式約束被等效替換為一系列的線性不等式約束。在IEEE 33節(jié)點、PGE 69節(jié)點和實際的110節(jié)點ADNs上的數(shù)值仿真結(jié)果論證了所提算法的高效性。(4)應(yīng)用簡維度、稀疏網(wǎng)格型的隨機排列點法(Stochastic Collocation Method With Dimension-Reduced Sparse Grid,SCM-W-DRSG)求解含隨機輸出的ADNs最優(yōu)運行方式,重點展示SCM-W-DRSG在隨機優(yōu)化上的優(yōu)勢。SCM-W-DRSG并不關(guān)心隨機優(yōu)化模型的真實內(nèi)部結(jié)構(gòu),而把模型看做黑盒子,只關(guān)注黑盒子的輸入和輸出;借助某些多項式與輸入函數(shù)之間的張量積,模擬黑盒子的內(nèi)部結(jié)構(gòu)以及對應(yīng)的輸出。并且,SCM-W-DRSG綜合了稀疏網(wǎng)格以及簡維度的思路,升級了隨機排列點法模擬黑盒子內(nèi)部結(jié)構(gòu)的整體方案,解決了網(wǎng)格配置點之間組合爆炸的問題。以經(jīng)典的Monte Carlo法為基準,SCM-W-DRSG對優(yōu)化模型的近似效果優(yōu)秀,獲得極其精確的運行費用以及調(diào)度方式。并且,SCM-W-DRSG的求解效率極高,其計算時間遠短于經(jīng)典的Monte Carlo法;甚至在采樣場景海量的時候,出現(xiàn)了經(jīng)典的Monte Carlo法不能求解但SCM-W-DRSG可求解的情況。另外,提升SCM-W-DRSG的階數(shù)確實能提高近似黑盒子的精度,但將伴隨計算時間增長。然而,相比采樣場景增長的情況,該情況下計算時間的增長是可接受的。
【學位授予單位】：華南理工大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TM73;TP18

【參考文獻】

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本文編號：2630137