求解大规模水火最优潮流问题的近似牛顿方向解耦算法

摘要：

分解后计算效率低和解的最优性差一直是困扰大规模水火最优潮流(HTOPF)研究与应用的两个关键问题.针对这些问题,提出了一种求解 HTOPF的精确高效的解耦算法.基于近似牛顿方向直接对原问题KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件解耦的思想,将含梯级电厂的 HTOPF 问题分解为火电问题和水电问题.火电问题分解为单时段最优潮流问题,并进一步划分为多区域子问题;根据水电厂类型的不同将水电问题分解为单个固定水头、单个变化水头水电厂子问题以及梯级水电厂群优化子问题.求解过程中,每个子问题只迭代一次而不用求其最优解,极大地提高了计算效率.仿真计算结果表明:所提算法具有良好的适应性和稳定性,不仅显著减少了内存占用,而且在串行求解时CPU计算时间缩短了3~4倍,在并行计算条件下可获得10~20倍甚至1000倍以上的加速比,并保证所得最优目标值与准确值之间的误差在10-8以下,确保了分解协调结果的最优性.

关键词：水火电力系统、最优潮流、分解-协调、近似牛顿方向、精确解耦法、最优性

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资助基金：国家重点基础研究发展计划973计划资助项目2013CB228205;国家自然科学基金资助项目51667003.This work is supported by National Basic Research Program of China973 Program2013CB228205;National Natural Science Foundation of China51667003

在线出版日期：2018-04-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：48-55