大型互联电力系统分布式并行无功优化的研究

【摘要】：全网无功优化是大型互联电力系统安全经济运行的一个重要方面,串行无功优化算法在计算速度上已经无法满足大型互联电力系统在线分析的需要,而分布式并行优化算法将全网优化问题转变为多区域并行优化问题,缩小了问题规模,减少了数据通信量,能够从根本上解决大型互联电力系统实时计算的难题。本文针对大型互联电力系统的分布式并行优化问题,做了以下工作: 1.深入探讨了基于辅助问题原理的分布式并行无功优化算法(简称DPVROA-APP)的原理、收敛特性和参数的取值问题。DPVROA-APP在电网分区的基础上,通过复制边界节点变量,建立无功优化问题的分解协调模型,采用辅助问题原理对分解协调模型的增广拉格朗日函数进行分解,得到多区域分布式并行优化问题。相对于其它算法,该算法具有收敛速度快、数据通信量少、区域自主性强等特点,适合粗粒度、大规模电力系统的优化计算。DPVROA-APP的收敛特性与参数的取值密切相关,本文通过大量仿真研究了算法的迭代次数与参数的关系、边界节点数量对迭代次数的影响、区域之间节点数量的差别对收敛特性的影响以及区域数目对迭代次数的影响等,得到了对全网无功优化具有普遍意义的结论,不仅为参数取值提供了依据,而且对于优化系统分区和进一步加快计算速度具有指导意义。 2.电网分区是关系到DPVROA-APP收敛特性的重要问题之一,理想的分区方法应使得各区域电网节点数基本相同,边界节点尽量少。为了加快DPVROA-APP的计算速度,本文提出了一种快速最大匹配电网分区算法,该算法能够在任意初始分区的基础上,依次减少各区域边界节点的数量,同时使得各区域电网的节点数目更加趋向于平衡,从而提高了DPVROA-APP的计算速度。本文通过对图形分割理论的研究,得到并证明了几个重要的推论,在此基础上对多块图形分割算法加以改进,使其在一次迭代中能够尽可能多地减少边界节点,同时也减少了迭代次数,使算法的计算速度得到了显著的提高,快速最大匹配电网分区算法适用于大型互联电力系统的无功优化。 3.无功补偿装置的配置是无功优化的前提,为了获得最大的经济效益和安全