CN111769570B - 计及暂态电压约束的日前两阶段动态无功储备优化方法、系统、存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了计及暂态电压约束的日前两阶段动态无功储备优化方法、系统、存储介质，包括；A、确定电网分区数、各分区的中枢节点及无功源节点并进行时域仿真计算；B、进行暂态电压约束转换；C、建立考虑暂态电压约束的无功电压控制模型；D、求解系统最小预留无功储备值；E、建立求解无功储备优化模型；F、交替迭代进行步骤B至步骤E直至系统暂态电压不越限。在此基础上，建立的无功储备优化模型可协调系统静动态无功资源以提高系统稳态情况下快速应对扰动的能力，充分考虑了光伏昼夜出力变化和负荷水平变化带来的日前动态无功优化过程中无功储备值不断变化的影响，为更加经济、高效协调利用系统静动态无功资源提供了实践方法。

Description

计及暂态电压约束的日前两阶段动态无功储备优化方法、系 统、存储介质

技术领域

本发明涉及计及暂态电压约束的日前两阶段动态无功储备优化方法、系统、存储介质，属于电力系统优化运行技术领域。

背景技术

随着我国新能源装机比例不断地提高，一方面大规模光伏基地远距离汇集直流外送系统中直流闭锁、换相失败等故障易引起光伏机端电压越限进而发生大规模连锁脱网事故，另一方面光伏昼夜出力的显著差异以及日前不同时段负荷水平的变化会对电力系统日前不同时段所需的无功储备产生较大地影响。因此，研究避免交直流严重故障下大规模光伏连锁脱网、计及日前负荷水平变化以及光伏昼夜出力差异性的日前无功储备优化方法具有重要意义。

避免故障下光伏因节点电压越限发生脱网的无功协调控制策略研究本质上是预防控制问题，目前关于暂态过程中约束处理的研究主要集中在暂态功角稳定约束方面，有关暂态电压稳定约束以及如何将其等效简化成静态等效约束的方法少有提及。其中描述故障后暂态过程的微分方程等式约束不仅影响着暂态电压不等式约束的变化，也极大地增加了问题的求解难度。文献一《Stability constrained optimal power flow》(IEEETransactions on Power Systems，2000年第15卷第2期第535页)将暂态过程中节点每个时刻的电压约束在一定的阈值范围内，约束条件的个数随着故障数目和节点个数的增加而爆炸式增长，使得微分方程组的求解异常困难。文献二《考虑暂态稳定性约束极限传输容量的计算方法》(电力系统自动化，2004年第28卷第10期第30页)将微分方程等式约束通过降维转换成其对应的初值变量约束，并通过伴随方程方法对动态灵敏度进行求解。文献三《多故障暂态稳定约束最优潮流的轨迹灵敏度法》(中国电机工程学报，2005年第20卷第1期第18页)和文献四《基于最优控制原理的暂态稳定预防控制模型》(电力系统自动化，2004年第28卷第10期第30页)利用轨迹灵敏度方法将描述暂态功角稳定的不等式约束转化为易于利用最优控制问题的方法进行求解。

在考虑负荷水平变化以及光伏昼夜出力差异性的日前无功储备优化研究方面，目前主要集中于动态无功储备的计算以及单时间断面提高系统无功储备优化方法研究。文献五《考虑快速动态无功补偿的二级电压控制》(电力系统自动化，2015年第39卷第2期第53页)提出的考虑快速动态无功补偿装置的二级电压控制体系，利用慢速动态无功补偿装置置换出SVC/STATCOM的无功功率，提高了电网动态无功储备水平。文献六《提高暂态电压安全水平的动态无功备用优化方法》(中国电机工程学报，2015年第35卷第11期第2718页)和文献七《Improving voltage stability by reactive power reserve management》(IEEETransactions on Power Systems，2005年第20卷第1期第338页)在无功优化模型中定义并计算各动态无功源的有效无功储备，以保证电网在特定故障情况下能稳定运行。文献八《Reactive reserve-based contingency constrained optimal power flow(RCCOPF)forenhancement of voltage stability margins》(IEEE Transactions on Power Systems，2003年第18卷第4期第1538页)通过调整过的连续潮流方法求出故障情况下的有效无功储备和电压稳定裕度，不断修正最优潮流求解过程中的无功储备下限，以实现稳态情况下的预防控制。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中的不足，提供计及暂态电压约束的日前两阶段动态无功储备优化方法、系统、存储介质，解决了新能源光伏昼夜变化及严重故障作用下引起的电压越限以及未能考虑光伏出力昼夜变化和负荷水平变化带来的日前动态无功优化过程中无功储备优化值不断变化的技术问题。

为达到上述目的，本发明是采用下述技术方案实现的：

第一方面，本发明提供了计及暂态电压约束的日前两阶段动态无功储备优化方法，包括：

A、确定电网分区数、各分区的中枢节点及无功源节点并进行时域仿真计算；

B、进行暂态电压约束转换；

C、建立考虑暂态电压约束的无功电压控制模型；

D、求解系统最小预留无功储备值；

E、建立求解无功储备优化模型；

F、交替迭代进行步骤B至步骤E直至系统暂态电压不越限。

结合第一方面，所述暂态电故障发生后节点电压不超过光伏脱网电压限值，公式如下：

V_i(t)＜V_up t∈[0,T]，

式中：V_i(t)为故障后被控节点i的各时刻暂态电压，V_up为光伏脱网的上限值，T为仿真总时长；

通过约束转换将故障后暂态过程电压不越限约束为如下积分形式：

当J_i为0时节点i的电压满足暂态过程电压不越限的要求；

为使系统所有被控节点均满足该约束要求，令

式中：N_c为系统被控节点总数。

结合第一方面，所述考虑暂态电压约束的无功电压控制模型为：

s.t.g^k(x^k)＝0 k＝1,…,N_K

i＝1,…,N_C,k＝1,…,N_K

i＝1,…,N_G,k＝1,…,N_K

i＝1,…,N_D,k＝1,…,N_K

i＝1,…,N_D,k＝1,…,N_K

i＝1,…,N_D

k＝1,…,N_K。

式中：N_K为总时段数；N_G、N_D分别为系统中动态无功源和并联电容电抗器的个数；ω₁、ω₂分别为目标函数中第一项、第二项的权重系数，ω₁+ω₂＝1；目标函数中第一项

为系统第k时段的有功网损；目标函数中第二项

为第k时段的电压偏移量；

分别为节点i第k时段的电压及其设定值；f₁ ^k、f₂ ^k分别为两个子目标函数第k时段的最优值；V_i,min、V_i,max分别为节点i的电压上下限；Q_g,i,min、Q_g,i,max分别为动态无功源i的无功出力上下限；Q_c,i,min、Q_c,i,max分别为电容电抗器i补偿值上下限；ΔQ_c,i,max、Q_c,i,1分别为电容电抗器i的单次允许最大调节量和单位调节步长；

为电容电抗器i全天最大调节次数；

为第k时段的等效暂态电压约束；

为异或符号，相邻时段电容电抗器动作时取值为1，保持不变则为0；x^k为第k时段的控制变量和状态变量构成的向量，

为动态无功源第k时段的无功出力向量，

为电容电抗第k时段的补偿值向量，V^k为节点i第k时段的电压向量，θ^k为第k时段的电压相角向量；g^k(x^k)为第k时段的潮流平衡方程。

结合第一方面，所述系统最小预留无功储备值由如下公式计算得出：

式中：

为时域仿真得到的暂态过程中动态无功源i第k时段最大无功出力值；

为稳态情况下动态无功源i第k时段的无功出力值；area_j为第j个分区中的无功源节点集合；

为系统第k时段第j分区的最小预留无功储备值。

结合第一方面，建立包含以系统总动态无功储备最大为目标函数，各分区无功储备不低于最小无功储备值为约束条件的无功储备优化模型，所述无功储备优化模型为：

s.t.g^k(x^k)＝0 k＝1,…,N_K

i＝1,…,N_C,k＝1,…,N_K

i＝1,…,N_G,k＝1,…,N_K

i＝1,…,N_D,k＝1,…,N_K

i＝1,…,N_D,k＝1,…,N_K

i＝1,…,N_D

k＝1,…,N_K,j＝1,…,N_area

式中：ω₃为目标函数中第三项的权重系数，ω₁+ω₂+ω₃＝1，目标函数第三项为系统总动态无功储备；

为第三个子目标函数第k时段的最优值；

为系统稳态情况下动态无功源i第k时段的最大有效无功出力，由各分区被控节点VQ曲线上电压崩溃点处动态无功源对应的无功出力值求得；N_area为总的分区个数。

结合第一方面，确定电网分区数、各分区的中枢节点及无功源节点进行时域仿真计算具体包括如下步骤：

构建无功源节点与被控节点之间的电气距离矩阵D：

式中：d_ij为无功源节点i与被控节点j的电气距离，ΔV_i为无功源节点i的电压偏移量，ΔQ_i为无功源节点i的无功变化量，m为被控节点个数，n为无功源节点个数；

求解被控节点i与j之间的电气距离M_ij：

由确定的无功源节点与被控节点之间的电气距离以及确定的被控节点之间的电气距离，采用聚类算法确定系统的分区数以及各分区所包含的关键无功源节点数，并通过映射分区算法将被控节点划分到与其电气距离最小的无功源节点所在分区中；

由表达式

计算被控节点j到其所在分区k中各无功源节点i的平均电气距离

选择平均电气距离

最小的被控节点j作为分区k中的中枢节点，area_k为分区k中无功源节点i的集合。

结合第一方面，还包括：

G、基于分支定界法处理各时段离散变量以及相邻时段调节档位和全天动作次数的约束，具体包括：

G1、将全天24h分为96个时段，每个时段为15min；

G2、以当日离散控制变量的值作为次日起始数据进行只包含连续变量的日前两阶段动态无功储备优化，得到日前两阶段动态无功储备优化问题的一个整数可行解，将该整数可行解作为原问题上界；

G3、松弛离散变量，得到当前时段日前两阶段动态无功储备优化问题的松弛子问题，并将松弛子问题加入待分支队列中；

G4、采用原对偶内点法求解待分支队列中各分支子问题，并将各分支子问题加入待处理队列中；

G5、判断待处理队列中各分支子问题中分支变量的取值情况，当分支变量及其子问题中其余离散变量均取得离散值时，记录该分支变量的动作次数，令该子问题所属的时段加1；

G6、按照剪支准则剪支待处理队列中各子问题，将剪支后的待处理队列作为新的待处理队列；

G7、迭代步骤G4至G6直到待分支队列为空集，比较已得整数可行解的各子问题目标函数值，选择目标函数值最小的解作为日前两阶段动态无功储备优化问题最优解。

第二方面，本发明提供了计及暂态电压约束的日前两阶段动态无功储备优化系统，包括处理器和存储器，所述存储器上存储有程序，所述程序能够被所述处理器加载执行前述任一项所述方法的步骤。

第三方面，本发明提供了计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现前述任一项所述方法的步骤。

与现有技术相比，本发明实施例所提供的计及暂态电压约束的日前两阶段动态无功储备优化方法、系统、存储介质所达到的有益效果包括：转换和简化了预防控制模型中的暂态电压约束，降低了问题的求解规模和复杂度，结合考虑暂态电压约束的无功电压控制模型优化结果和暂态时域仿真确定了系统最小预留暂态无功储备值，在此基础上，建立的无功储备优化模型可协调系统静动态无功资源以提高系统稳态情况下快速应对扰动的能力；充分考虑了光伏昼夜出力变化和负荷水平变化带来的日前动态无功优化过程中无功储备值不断变化的影响，为更加经济、高效协调利用系统静动态无功资源提供了实践方法。

附图说明

图1是本发明实施例提供的计及暂态电压约束的日前两阶段动态无功储备优化方法实现流程图；

图2是本发明实施例提供的计及暂态电压约束的日前两阶段动态无功储备优化方法的被控节点VQ曲线图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。

如图1所示，本发明实施例提供的计及暂态电压约束的日前两阶段动态无功储备优化方法、系统、存储介质实现流程图，包括：

A.确定电网分区数、各分区的中枢节点及无功源节点；

B.暂态电压约束转换；

C.求解考虑暂态电压约束的无功电压控制模型；

D.暂态时域仿真确定系统最小预留无功储备值；

E.建立包含以系统总动态无功储备最大为目标函数，各分区无功储备不低于最小无功储备值为约束条件的无功储备优化模型，求解无功储备优化模型；

F.交替迭代求解步骤B到步骤E两阶段无功储备优化模型直至系统暂态电压不越限；

G.基于分支定界法处理各时段离散变量以及相邻时段调节档位和全天动作次数的约束。

作为所述计及暂态电压约束的日前两阶段动态无功储备优化方法的进一步优化方案，步骤B中的暂态电压约束为系统最严重故障发生后节点电压不超过光伏脱网电压限值：V_i(t)＜V_up t∈[0,T]，V_i(t)为故障后节点i的各时刻暂态电压，V_up为光伏脱网的上限值，T为仿真总时长。通过约束转换将故障后暂态过程电压不越限约束简化为如下积分形式：

当且仅当J_i为0时节点i的电压满足暂态过程电压不越限的要求，为使系统所有被控节点均满足该约束要求，将其进一步写为：

N_c为系统被控节点总数。

作为所述计及暂态电压约束的日前两阶段动态无功储备优化方法的进一步优化方案，步骤C中所述的考虑暂态电压约束的无功电压控制模型为：

s.t.g^k(x^k)＝0 k＝1,…,N_K

i＝1,…,N_C,k＝1,…,N_K

i＝1,…,N_G,k＝1,…,N_K

i＝1,…,N_D,k＝1,…,N_K

i＝1,…,N_D,k＝1,…,N_K

i＝1,…,N_D

k＝1,…,N_K

式中：N_K为总时段数；N_G、N_D分别为系统中动态无功源和并联电容电抗器的个数；ω₁、ω₂分别为目标函数中第一项、第二项的权重系数，ω₁+ω₂＝1；目标函数中第一项

为系统第k时段的有功网损；目标函数中第二项

为第k时段的电压偏移量；

分别为节点i第k时段的电压及其设定值；

分别为两个子目标函数第k时段的最优值；V_i,min、V_i,max分别为节点i的电压上下限；Q_g,i,min、Q_g,i,max分别为动态无功源i的无功出力上下限；Q_c,i,min、Q_c,i,max分别为电容电抗器i补偿值上下限；ΔQ_c,i,max、Q_c,i,1分别为电容电抗器i的单次允许最大调节量和单位调节步长；

为电容电抗器i全天最大调节次数；

为第k时段的等效暂态电压约束；

为异或符号，相邻时段电容电抗器动作时取值为1，保持不变则为0；x^k为第k时段的控制变量和状态变量构成的向量，

为动态无功源第k时段的无功出力向量，

为电容电抗第k时段的补偿值向量，V^k为节点i第k时段的电压向量，θ^k为第k时段的电压相角向量；g^k(x^k)为第k时段的潮流平衡方程。

作为所述计及暂态电压约束的日前两阶段动态无功储备优化方法的进一步优化方案，步骤D中由表达式：

确定第k时段第j分区的小预留无功储备值，

为时域仿真得到的暂态过程中动态无功源i第k时段最大无功出力值，

为稳态情况下动态无功源i第k时段的无功出力值，area_j为第j个分区中的无功源节点集合，

为系统第k时段第j分区的最小预留无功储备值。

更进一步的，所述计及暂态电压约束的日前两阶段动态无功储备优化方法、系统、存储介质中，步骤E中建立的无功储备优化模型为：

s.t.g^k(x^k)＝0 k＝1,…,N_K

i＝1,…,N_C,k＝1,…,N_K

i＝1,…,N_G,k＝1,…,N_K

i＝1,…,N_D,k＝1,…,N_K

i＝1,…,N_D,k＝1,…,N_K

i＝1,…,N_D

k＝1,…,N_K,j＝1,…,N_area

式中：ω₃为目标函数中第三项的权重系数，ω₁+ω₂+ω₃＝1，目标函数第三项为系统总动态无功储备；

为第三个子目标函数第k时段的最优值；

为系统稳态情况下动态无功源i第k时段的最大有效无功出力，假设被控节点的QV曲线如图2所示，由各分区被控节点VQ曲线上电压崩溃点A(曲线最低点)处动态无功源对应的无功出力值求得；N_area为总的分区个数；

系统总动态无功储备的表达式是：

系统内所有动态无功源的动态无功储备和为系统总动态无功储备，单个动态无功源的动态无功储备等于无功源最大有效无功出力减去无功源当前无功出力。

更进一步的，所述计及暂态电压约束的日前两阶段动态无功储备优化方法中，步骤F中通过对步骤E中得到的优化结果进行暂态时域仿真以验证优化结果是否满足步骤C中所提模型包含的暂态电压约束要求；若满足要求，令当前计算时段T＝T+1,迭代次数K＝0，执行下一时段的迭代优化求解；若不满足要求，则反复迭代步骤B到步骤E直至系统暂态电压约束得到满足或超过最大迭代次数Kmax限制；在同一时段T的迭代过程中，每执行步骤C一次，令迭代次数K＝K+1；当迭代次数K>Kmax时，退出迭代过程，重新初始化计算。

更进一步的，所述计及暂态电压约束的日前两阶段动态无功储备优化方法中，步骤G基于分支定界法处理各时段离散变量以及相邻时段调节档位和全天动作次数的约束，具体包括如下步骤：

G1、将全天24h分为96个时段，每个时段为15min。

G2、以当日离散控制变量的值作为次日起始数据进行只包含连续变量的日前两阶段动态无功储备优化，得到日前两阶段动态无功储备优化问题的一个整数可行解，将该整数可行解作为原问题上界；

G3、松弛离散变量，得到当前时段日前两阶段动态无功储备优化问题的松弛子问题，并将松弛子问题加入待分支队列中；

G4、采用原对偶内点法求解待分支队列中各分支子问题，并将各分支子问题加入待处理队列中；

G5、判断待处理队列中各分支子问题中分支变量的取值情况，当分支变量及其子问题中其余离散变量均取得离散值时，记录该分支变量的动作次数，令该子问题所属的时段加1；

G6、按照剪支准则剪支待处理队列中各子问题，将剪支后的待处理队列作为新的待处理队列，剪支准则包括如下4点：

第一准则：子问题不可行；

第二准则：子问题已取得原问题整数解；

第三准则：子问题中离散设备动作次数约束无法满足；

第四准则：子问题目标函数值不小于上界值。

G7、迭代步骤G4至G6直到待分支队列为空集，比较已得整数可行解的各子问题目标函数值，选择目标函数值最小的解作为日前两阶段动态无功储备优化问题最优解。

更进一步的，所述计及暂态电压约束的日前两阶段动态无功储备优化方法中，步骤A执行后，置当前计算时段T＝0，迭代次数K＝0，Kmax根据实际调试过程中的经验选取，以避免迭代过程陷入死循环，步骤A具体包括如下步骤：

A1、构建无功源节点与被控节点之间的电气距离矩阵D：

d_ij为无功源节点i与被控节点j的电气距离，

ΔV_i为无功源节点i的电压偏移量，ΔQ_i为无功源节点i的无功变化量，m为被控节点个数，n为无功源节点个数；

A2、求解被控节点i与j之间的电气距离Mi_j：

A3、由步骤A1确定的无功源节点与被控节点之间的电气距离以及由步骤A2确定的被控节点之间的电气距离，采用聚类算法确定系统的分区数以及各分区所包含的关键无功源节点数，并通过映射分区算法将被控节点划分到与其电气距离最小的无功源节点所在分区中；

A4、由表达式：

计算被控节点j到其所在分区k中各无功源节点i的平均电气距离

选择平均电气距离最小的被控节点作为分区k中的中枢节点，area_k为分区k中无功源节点的集合。

本发明实施例还提供了计及暂态电压约束的日前两阶段动态无功储备优化系统，包括处理器和存储器，所述存储器上存储有程序，所述程序能够被所述处理器加载执行前述方法的步骤。

本发明实施例提供了计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现前述方法的步骤。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。

Claims (8)

1.计及暂态电压约束的日前两阶段动态无功储备优化方法，其特征在于，包括：

A、确定电网分区数、各分区的中枢节点及无功源节点并进行时域仿真计算；

B、进行暂态电压约束转换；

C、建立考虑暂态电压约束的无功电压控制模型；

D、求解系统最小预留无功储备值；

E、建立求解无功储备优化模型；

F、交替迭代进行步骤B至步骤E直至系统暂态电压不越限；

故障发生后，节点暂态电压不超过光伏脱网电压限值，公式如下：

V_i(t)＜V_up t∈[0,T]，

式中：V_i(t)为故障后被控节点i的各时刻暂态电压，V_up为光伏脱网的上限值，T为仿真总时长；

通过约束转换将故障后暂态过程电压不越限约束为如下积分形式：

当J_i为0时节点i的电压满足暂态过程电压不越限的要求；

为使系统所有被控节点均满足该约束要求，令

式中：N_c为系统被控节点总数；

所述考虑暂态电压约束的无功电压控制模型为：

s.t.g^k(x^k)＝0 k＝1,…,N_K

V_i,min≤V_i ^k≤V_i,max i＝1,…,N_C,k＝1,…,N_K

式中：N_K为总时段数；N_G、N_D分别为系统中动态无功源和并联电容电抗器的个数；ω₁、ω₂分别为目标函数中第一项、第二项的权重系数，ω₁+ω₂＝1；目标函数中第一项

为系统第k时段的有功网损；目标函数中第二项

为第k时段的电压偏移量；V_i ^k、

分别为节点i第k时段的电压及其设定值；f₁ ^k、

分别为两个子目标函数第k时段的最优值；V_i,min、V_i,max分别为节点i的电压上下限；Q_g,i,min、Q_g,i,max分别为动态无功源i的无功出力上下限；Q_c,i,min、Q_c,i,max分别为电容电抗器i补偿值上下限；ΔQ_c,i,max、Q_c,i,1分别为电容电抗器i的单次允许最大调节量和单位调节步长；N_Qc,i,max为电容电抗器i全天最大调节次数；

为第k时段的等效暂态电压约束；

为异或符号，相邻时段电容电抗器动作时取值为1，保持不变则为0；x^k为第k时段的控制变量和状态变量构成的向量，

为动态无功源第k时段的无功出力向量，

为电容电抗第k时段的补偿值向量，V^k为节点i第k时段的电压向量，θ^k为第k时段的电压相角向量；g^k(x^k)为第k时段的潮流平衡方程。

2.根据权利要求1所述的计及暂态电压约束的日前两阶段动态无功储备优化方法，其特征在于，所述系统最小预留无功储备值由如下公式计算得出：

式中：

为时域仿真得到的暂态过程中动态无功源i第k时段最大无功出力值；

为稳态情况下动态无功源i第k时段的无功出力值；area_j为第j个分区中的无功源节点集合；

为系统第k时段第j分区的最小预留无功储备值。

3.根据权利要求2所述的计及暂态电压约束的日前两阶段动态无功储备优化方法，其特征在于，建立包含以系统总动态无功储备最大为目标函数，各分区无功储备不低于最小无功储备值为约束条件的无功储备优化模型，所述无功储备优化模型为：

s.t.g^k(x^k)＝0 k＝1,…,N_K

V_i,min≤V_i ^k≤V_i,max i＝1,…,N_C,k＝1,…,N_K

式中：ω₃为目标函数中第三项的权重系数，ω₁+ω₂+ω₃＝1，目标函数第三项为系统总动态无功储备；

为第三个子目标函数第k时段的最优值；

为系统稳态情况下动态无功源i第k时段的最大有效无功出力，由各分区被控节点VQ曲线上电压崩溃点处动态无功源对应的无功出力值求得；N_area为总的分区个数。

4.根据权利要求1所述的计及暂态电压约束的日前两阶段动态无功储备优化方法，其特征在于，确定电网分区数、各分区的中枢节点及无功源节点进行时域仿真计算具体包括如下步骤：

构建无功源节点与被控节点之间的电气距离矩阵D：

式中：d_ij为无功源节点i与被控节点j的电气距离，ΔV_i为无功源节点i的电压偏移量，ΔQ_i为无功源节点i的无功变化量，m为被控节点个数，n为无功源节点个数；

求解被控节点i与j之间的电气距离M_ij：

由确定的无功源节点与被控节点之间的电气距离以及确定的被控节点之间的电气距离，采用聚类算法确定系统的分区数以及各分区所包含的关键无功源节点数，并通过映射分区算法将被控节点划分到与其电气距离最小的无功源节点所在分区中；

由表达式

计算被控节点j到其所在分区k中各无功源节点i的平均电气距离

选择平均电气距离

最小的被控节点j作为分区k中的中枢节点，area_k为分区k中无功源节点i的集合。

5.根据权利要求1所述的计及暂态电压约束的日前两阶段动态无功储备优化方法，其特征在于，还包括：

G、基于分支定界法处理各时段离散变量以及相邻时段调节档位和全天动作次数的约束。

6.根据权利要求5所述的计及暂态电压约束的日前两阶段动态无功储备优化方法，其特征在于，基于分支定界法处理各时段离散变量以及相邻时段调节档位和全天动作次数的约束具体包括：

G1、将全天24h分为96个时段，每个时段为15min；

G2、以当日离散控制变量的值作为次日起始数据进行只包含连续变量的日前两阶段动态无功储备优化，得到日前两阶段动态无功储备优化问题的一个整数可行解，将该整数可行解作为原问题上界；

G3、松弛离散变量，得到当前时段日前两阶段动态无功储备优化问题的松弛子问题，并将松弛子问题加入待分支队列中；

G4、采用原对偶内点法求解待分支队列中各分支子问题，并将各分支子问题加入待处理队列中；

G5、判断待处理队列中各分支子问题中分支变量的取值情况，当分支变量及其子问题中其余离散变量均取得离散值时，记录该分支变量的动作次数，令该子问题所属的时段加1；

G6、按照剪支准则剪支待处理队列中各子问题，将剪支后的待处理队列作为新的待处理队列；

G7、迭代步骤G4至G6直到待分支队列为空集，比较已得整数可行解的各子问题目标函数值，选择目标函数值最小的解作为日前两阶段动态无功储备优化问题最优解。

7.计及暂态电压约束的日前两阶段动态无功储备优化系统，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器上存储有程序，所述程序能够被所述处理器加载执行如权利要求1至6任一项所述方法的步骤。

8.计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1～6任一项所述方法的步骤。

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