現(xiàn)代電力網(wǎng)絡(luò)越來越復(fù)雜,出現(xiàn)故障的概率日益增加,考慮了眾多預(yù)想故障狀態(tài)的概率安全約束最優(yōu)潮流(Probabilistic Security Constrained Optimal Power Flow,P-SCOPF)問題求解規(guī)模龐大,對(duì)應(yīng)的計(jì)算內(nèi)存需求大且計(jì)算過程耗時(shí)極長(zhǎng)。對(duì)于大規(guī)模的P-SCOPF問題使用傳統(tǒng)串行計(jì)算則顯得心余力絀,解決這一難題的行之有效的方法,就是利用并行環(huán)境下的并行優(yōu)化求解。首先,本文順應(yīng)如今并行優(yōu)化計(jì)算、電力系統(tǒng)的不確定性的消納問題和電網(wǎng)的靜態(tài)安全運(yùn)行的研究熱潮,為了描述新型綠色能源發(fā)電等電力系統(tǒng)運(yùn)行參數(shù)的不確定性對(duì)電力系統(tǒng)的影響,將不確定量用概率的方法加以考慮,并引入到SCOPF模型中,建立新的P-SCOPF模型。用本文的輸電線路預(yù)想事故概率預(yù)測(cè)模型得出線路故障概率后,然后將模型約束進(jìn)行線性化預(yù)處理和變形。針對(duì)確定的模型,并結(jié)合交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM)并行優(yōu)化算法框架,并行求解模型。將P-SCOPF問題在引入松弛變量后解耦分解成兩個(gè)獨(dú)立的子問題(預(yù)想事故發(fā)生前和預(yù)想事故發(fā)生后),每個(gè)子問題規(guī)模相近,通過對(duì)偶變量對(duì)每個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)進(jìn)行統(tǒng)一調(diào)整,然后對(duì)每個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)進(jìn)行并行計(jì)算,從而實(shí)現(xiàn)了P-SCOPF問題的快速并行求解。最后用IEEE 14,30,57和118節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)對(duì)算法進(jìn)行仿真計(jì)算,并從收斂性和計(jì)算速度、并行效果等方面對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了分析。其次,本文為了對(duì)ADMM算法的計(jì)算結(jié)果進(jìn)行改進(jìn),采用了協(xié)同ADMM、Peaceman-Rachford分裂算法和正則化乘子法三個(gè)改進(jìn)算法,并以IEEE30,57和118節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)為例,對(duì)三個(gè)改進(jìn)算法的收斂性、計(jì)算速度以及并行性進(jìn)行了分析和比較。
【學(xué)位單位】：廣西大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：O224;TM744
【部分圖文】：

圖３－１故障與線路潮流的關(guān)系??Ｆｉｇ．?３－１?Ｔｈｅ?ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ?ｂｅｔｗｅｅｎ?ｆａｕｌｔ?ａｎｄ?ｌｉｎｅ?ｐｏｗｅｒ?ｆｌ氣故障概率Ｐｂ取統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的平均值；??障概率＝?１??ｍａｘ時(shí)，故障概率／Ｖ１�。枯旊娋�路的潮流成正比。??線路處于正常狀態(tài)，即輸屯線路的線路潮流在止時(shí)故障概率心取統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的平均值，即此時(shí)的Ｐｂ外界環(huán)境的預(yù)想事故概率預(yù)測(cè)模型??正常、較惡劣和非常惡劣三種。設(shè)ａ、／ｋ?ｃ分別（次／年），Ａ為輸電線路年平均故障率（次／年）。它Ａ?＝?Ａａ?＋?Ｂｂ?＋?Ｃｃ

頌士學(xué)位論文?基于交替方向乘子法的概率安全約束最優(yōu)潮流并彳亍算向乘子法收斂性分析??ＥＥ?１４測(cè)試系統(tǒng)，用ＡＤＭＭ計(jì)算下邊界問題：??的收斂如圖所示。圖中｜｜ｒｆｃ丨｜２代表原始?xì)埐�，代表原始�(xì)埓婵尚行耘細(xì)埐睿唬保薮碓細(xì)埓婵尚行跃�。圖３－２和圖３－３分別示出了斂于原始和對(duì)偶可行性精度的過程。從這些圖中可以看出，對(duì)偶?xì)埐罹雀�。這可能是因?yàn)槲覀兊牧P參數(shù)很小。罰參數(shù)Ｐ的取的小是為ｓｆｃ＋１?＝?ｐ＞ｌＴＳ，（ｙ＋１—ｄ）），但是以減少對(duì)原始可行性的罰參數(shù)為原始?xì)埐畲�。因此我們可以從圖２中看到，原始?xì)埐钤陂_始時(shí)相對(duì)較迭代逐漸減小。ＡＤＭＭ算法的總迭代數(shù)為１２次．因此，ＡＤＭＭ算法解優(yōu)潮流問題具有良好的收斂性，即它可以收斂到具有良好目標(biāo)值的點(diǎn)。??〇．５?？?￣？－？－「？?￣一’－’，，．，，＿？飛－１?？？￣？?？?￣Ｔ￣?＊?＊?：?＊?￣?？??

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本文編號(hào)：2866562