孙兴鲁, 董 萍, 王雅平, 林 赟

(华南理工大学电力学院, 广东省广州市 510641)

0 引言

随着信息通信系统和智能量测系统的发展,主动配电网(ADN)可以利用多种分布式资源进行协调优化,从数学上分析,可以将ADN的协调优化问题建模为一个混合整数非线性优化问题。针对这一问题有两类求解算法:一类是智能算法,如遗传算法[1]、粒子群算法[2];另一类是传统的数学规划算法,如内点法[3]。但是,随着ADN控制手段趋于丰富,系统模型将包含大量时间耦合性约束,降低模型的求解效率,尤其当系统规模增大和随机因素增多时,会引起维数灾问题。

文献[4]基于混合整数凸规划建模,提出一种基于灵敏度的动态无功优化解耦算法,实现了含有众多离散变量的ADN动态无功优化高效求解。但是,没有考虑可再生能源出力的随机性对系统运行的影响。

高渗透率下可再生能源并网将导致电压过高、过低和线路容量越限风险[5],其强随机性更是给ADN运行带来了极大的挑战。目前,处理可再生能源随机性的方法主要有随机规划和鲁棒优化,随机规划能给出具有概率性的决策结果,但面临计算复杂以及概率信息难以准确获取的问题[6]。鲁棒优化是处理随机性问题的另一种方法,该方法通过不确定集描述随机性,在概率分布函数精确性不能保证和不确定变量呈现较高维数时表现出较大的优势[7];为了解决传统鲁棒优化的保守性问题,文献[8]提出了一种多阶段鲁棒优化求解框架,已被广泛应用于电力系统调度决策和机组组合问题中[9]。……