CN113162060A - 一种基于机会约束优化的主动配电网两阶段无功调节方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种基于机会约束优化的主动配电网两阶段无功调节方法，在第一阶段通过优化有载调压变压器、并联电容器等离散控制装置进行无功调节，在第二阶段保持离散无功调节装置不变，考虑DG出力不确定性优化其的无功出力，通过配电网潮流线性化和二阶锥松弛，构建基于混合整数二阶锥规划的两阶段机会约束优化模型；基于场景缩减法减少机会约束优化方法的场景数。本发明为分布式清洁能源的消纳提供了安全保障。

Description

一种基于机会约束优化的主动配电网两阶段无功调节方法
技术领域
本发明属于主动配电网无功优化技术领域，具体涉及一种基于机会约束优化的主动配电网两阶段无功调节方法。
背景技术
随着能源供给向着清洁、低碳、电气化方向转型，越来越多的分布式电源(distributed generation,DG)并入配电网，改变了配电网的结构特征、运行方式和潮流特性等，不仅影响了配电网的有功优化调度，而且影响了配电网中主变电站有载调压变压器的分接头、并联电容器等无功补偿装置的运行。另一方面，基于风电、太阳能等可再生能源的DG可控性差，其出力的波动性和随机性给配电网的无功调节带来了更多困难。
传统的配电网电压无功调节是通过改变主变压器分接头位置来改变配电网电压，一般情况下很难让每个节点都控制在预期范围内，需要配合分散的并联电容器进行综合的调节。在大量分散DG并网背景下，主动配电网仅依靠变电站的无功调节能力难以满足电压质量的要求，还需要综合考虑电源侧DG的无功调节能力。此外，配电网中有载调压变压器、并联电容器等离散无功调节装置调节速度慢，而DG通过逆变器进行无功输出，调节速度快。因此，主动配电网的无功调节一方面需要解决无功调节时序配合问题，另一方面需要解决DG出力的不确定性问题，那么，主动配电网的无功优化将为分布式清洁能源的消纳提供安全保障，具有重要的现实意义。
发明内容
本发明要解决的技术问题是：提供一种基于机会约束优化的主动配电网两阶段无功调节方法，用于解决主动配电网无功优化的调节时序和不确定性问题。
本发明为解决上述技术问题所采取的技术方案为：一种基于机会约束优化的主动配电网两阶段无功调节方法，包括以下步骤：
S1：初始化基点处场景设置，输入主动配电网线路参数、DG出力和负荷预测基准值；
S2：设置配电网无功优化目标和约束条件，建立DG出力和负荷预测值的基点处的配电网无功优化模型；
S3：根据DG出力和负荷预测误差概率分布函数生成N个预测误差场景，再加上DG出力和负荷预测值得到N个输入DG出力和负荷值；在步骤S2输出的基点处无功优化模型的基础上，通过前推回代求解配电网潮流，校验节点电压和支路电流是否越限；
S4：根据步骤S3统计的越限场景数NV判断：若NV＝0则输出最终无功优化结果；若NV＞0则输出最终无功优化结果，采用缩减场景法从越限场景中选择最具典型性的场景；
S5：求解新增场景下的两阶段机会约束规划模型，更新无功优化输出结果，返回步骤S3。
按上述方案，所述的步骤S2中，具体步骤为：
S21：设场景s发生的概率为πs；权重系数为Cp、Cs，且Cp+Cs＝1；配电网支路ij网损为rijls；节点j处并联电容器相对上次调节的上限值为Tc,j；变压器支路ij相对上次调节的上限值为To,ij；所有支路集合为L，并联电容器接入节点集合为Cap，变压器支路集合为Trf；带有上标s的字母表示在第s个场景下的相应变量；则设置网损期望值和离散无功设备调节量两者的加权和为配电网的第一阶段无功优化目标：
Figure BDA0002979447910000021
S22：引入配电网的第一阶段无功优化约束条件包括：潮流约束、有载调压器附加约束、并联电容器附加约束、节点电压约束、支路电流约束、DG运行约束；
S23：根据有功变化，按照预先定义的二次决策规则建立配电网的第二阶段DG无功优化。
进一步的，所述的步骤S22中，设节点j处的DG的有功出力为
Figure BDA0002979447910000022
无功出力为
Figure BDA0002979447910000023
节点j处的负荷的有功需求为
Figure BDA0002979447910000024
无功需求为
Figure BDA0002979447910000025
ij支路的有功功率为Pij、无功功率为Qij；ij支路的串联电阻为rij、电抗为xij；ij支路的电流幅值平方为lij；节点j处的并联导纳为yj＝gj+bj；节点j处的离散并联电容器电纳为bcj；节点i的电压幅值平方为ui；无变压器支路集合为L0Trf；变压器支路ij的第k级变比为
Figure BDA0002979447910000031
设中间变量为
Figure BDA0002979447910000032
0-1变量
Figure BDA0002979447910000033
表示变压器支路ij是否处于第k级变比；节点j处的离散并联电容器电纳最小值为
Figure BDA0002979447910000034
离散并联电容器的投切一组的电纳值为δj；设引入的中间变量为
Figure BDA0002979447910000035
引入的0-1变量
Figure BDA0002979447910000036
表示离散并联电容器投切组数；线性化潮流约束采用配电网线性化潮流模型，则将N个采样场景的第s个场景的线性化潮流约束描述为：
Figure BDA0002979447910000037
Figure BDA0002979447910000038
Figure BDA0002979447910000039
Figure BDA00029794479100000310
Figure BDA00029794479100000311
进一步的，所述的步骤S22中，具体步骤为：设前一个优化周期变压器支路ij的变比为tij,old；有载调压变压器总共的变比级数为nj，M为正数，则对
Figure BDA00029794479100000312
进行线性化的过程中产生有载调压变压器附加约束为：
Figure BDA00029794479100000313
Figure BDA00029794479100000314
Figure BDA00029794479100000315
Figure BDA00029794479100000316
进一步的，所述的步骤S22中，具体步骤为：设bc,j,old表示前一个优化周期并联电容器的电纳，并联电容器总共的投切组数为mj；设
Figure BDA0002979447910000041
为中间变量，并联电容器的电纳上限为
Figure BDA0002979447910000042
下限为bc,j ；则对
Figure BDA0002979447910000043
进行线性化产生并联电容器附加约束为：
Figure BDA0002979447910000044
Figure BDA0002979447910000045
Figure BDA0002979447910000046
Figure BDA0002979447910000047
Figure BDA0002979447910000048
进一步的，所述的步骤S22中，具体步骤为：设节点电压幅值平方的上限为
Figure BDA0002979447910000049
下限为uj ，所有节点的集合为B；则节点电压约束为：
Figure BDA00029794479100000410
采用π型等值电路并考虑并联支路时，设ij支路的并联导纳为yij＝gij+jbij；支路电流幅值平方的上限为
Figure BDA00029794479100000411
则支路电流约束为：
Figure BDA00029794479100000412
Figure BDA00029794479100000413
第一式在存在正常潮流流向的情况下成立，第二式在存在反向潮流的情况下成立，两式互补。
进一步的，所述的步骤S22中，还包括节点电压和支路电流安全机会约束为：
Figure BDA00029794479100000414
Figure BDA00029794479100000415
第一式表示所有场景中，j节点电压不越限的概率不低于1-ε，第二式表示所有场景中，支路ij电流不越限的概率不低于1-ε。
进一步的，所述的步骤S22中，具体步骤为：设pfd 为DG功率因数pfd的下限，则DG运行约束为：
Figure BDA0002979447910000051
进一步的，所述的步骤S23中，具体步骤为：设Aj、Bj、Cj为二次决策规则系数，根据有功变化，按照预先定义的二次决策规则第二阶段的DG无功出力调整为：
Figure BDA0002979447910000052
将上式带入线性化潮流约束求解两阶段无功机会约束优化模型，得到二次决策规则系数。
按上述方案，所述的步骤S3中，具体步骤为：设l为0-1变量，n为整数变量；设置信参数γ表示成立的概率不低于1-γ；则生成N个预测误差场景的公式为：
Figure BDA0002979447910000053
上式允许接受风险水平ε和γ，选用N值尽可能大；N越大，所需要求解的场景数越多，求解耗时越大。
本发明的有益效果为：
1.本发明的一种基于机会约束优化的主动配电网两阶段无功调节方法，在第一阶段通过优化有载调压变压器、并联电容器等离散控制装置进行无功调节；在第二阶段保持离散无功调节装置不变，通过配电网潮流线性化和二阶锥松弛，构建基于混合整数二阶锥规划的两阶段机会约束优化模型；基于场景缩减法减少机会约束优化方法的场景数；解决了主动配电网无功优化的调节时序和不确定性问题。
2.与确定性优化技术相比，本发明的机会约束优化技术有效地消除了节点电压越限问题，具有更高的鲁棒性。
3.本发明的机会约束优化技术不仅能对传统的离散无功控制装置进行优化，而且能优化DG的无功功率，建立与DG有功出力的二次决策规则。
4.本发明为分布式清洁能源的消纳提供了安全保障。
附图说明
图1是本发明实施例的流程图。
图2是本发明实施例的95节点配电网算例拓扑示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
本发明以95节点系统为例，95节点配电网算例拓图参见图2。
本发明在第一阶段通过优化有载调压变压器、并联电容器等离散控制装置进行无功调节；在第二阶段保持离散无功调节装置不变，考虑DG出力不确定性优化其的无功出力，通过配电网潮流线性化和二阶锥松弛，构建基于混合整数二阶锥规划的两阶段机会约束优化模型；基于场景缩减法减少机会约束优化方法的场景数。参见图1，本发明实施例的一种基于机会约束优化的主动配电网两阶段无功调节方法，包括以下步骤：
S1：初始化，输入95节点配电网线路参数，DG出力和负荷预测基准值；假设基准电压为11kV，基准功率为10MV。在支路15-62和支路37-38之间分别连接有电压调节器VR1和VR2。有载调压变压器和电压调节器的工作范围为0.9至1.1，且均分为33级。两个并联电容器(SSC)分别接入节点58和73。每个并联电容器的可提供多达300kvar的无功，且均分为15级。两个DG分别接入节点42和95。42节点的DG预测出力为1.1MW，95节点的DG预测出力为1.2MW，DG的功率因数上限为0.95。DG出力和负荷预测误差服从高斯分布，标准差σd为10％的预测值。
S2：设置配电网无功优化目标和约束条件，建立DG出力和负荷预测值的基点处的配电网无功优化模型；
S21：设置配电网的第一阶段无功优化目标：本发明考虑DG出力和负荷不确定性，主动配电网两阶段无功机会约束优化模型第一阶段优化目标是使得网损期望值最小，并且要求有载变压器、并联电容器等离散无功调节装置尽可能避免频繁动作，以减少设备磨损，为此，本发明采用网损期望值和离散无功设备调节量两者的加权和作为无功优化目标，如下式所示：
Figure BDA0002979447910000071
式中：πs为场景s发生的概率；Cp、Cs为权重系数，且Cp+Cs＝1；rijls为配电网支路ij网损；Tc,j表示节点j处并联电容器相对上次调节的上限值；To,ij示变压器支路ij相对上次调节的上限值；L、Cap、Trf分别表示所有支路集合、并联电容器接入节点集合和变压器支路集合。所有公式中所有字母中上标s表示在第s个场景下的相应变量。
S22：建立配电网的第一阶段无功优化约束条件包括：潮流约束、有载调压器附加约束、并联电容器附加约束、节点电压约束、支路电流约束、DG运行约束、节点电压和支路电流安全机会约束；具体如下：
①线性化潮流约束：主要是采用配电网线性化潮流模型，考虑了N个采样场景，以第s个场景为例，线性化潮流约束描述为：
Figure BDA0002979447910000072
Figure BDA0002979447910000073
Figure BDA0002979447910000074
Figure BDA0002979447910000075
Figure BDA0002979447910000076
式中：
Figure BDA0002979447910000077
分别表示节点j处的DG的有功出力和无功出力；
Figure BDA0002979447910000078
分别表示节点j处的负荷的有功需求和无功需求。Pij、Qij分别表示ij支路的有功功率和无功功率；rij、xij分别表示ij支路的串联电阻和电抗；lij分别表示ij支路的电流幅值平方；yj＝gj+bj表示节点j处的并联导纳；bcj表示节点j处的离散并联电容器电纳；ui表示节点i的电压幅值平方。L/Trf表示无变压器支路集合。
Figure BDA0002979447910000081
表示表示变压器支路ij的第k级变比；
Figure BDA0002979447910000082
为中间变量，
Figure BDA0002979447910000083
为0-1变量，表示变压器支路ij是否处于第k级变比。
Figure BDA0002979447910000084
表示节点j处的离散并联电容器电纳最小值；δj表示离散并联电容器的投切一组的电纳值；
Figure BDA0002979447910000085
为引入的0-1变量，表示离散并联电容器投切组数；令
Figure BDA0002979447910000086
为引入的中间变量。
②有载调压变压器附加约束：对
Figure BDA0002979447910000087
进行线性化的过程中会产生以下附加约束条件：
Figure BDA0002979447910000088
Figure BDA0002979447910000089
Figure BDA00029794479100000810
Figure BDA00029794479100000811
式中，tij,old表示前一个优化周期，变压器支路ij的变比；nj表示有载调压变压器总共的变比级数。M为一个足够大正数。
③并联电容器附加约束：同样对
Figure BDA00029794479100000812
进行线性化，产生以下附加约束条件：
Figure BDA00029794479100000813
Figure BDA00029794479100000814
Figure BDA00029794479100000815
Figure BDA00029794479100000816
Figure BDA00029794479100000817
式中，bc,j,old表示前一个优化周期并联电容器的电纳；mj表示并联电容器总共的投切组数。
Figure BDA0002979447910000091
为中间变量，
Figure BDA0002979447910000092
bc,j 分别表示并联电容器的电纳上下限。
④节点电压约束：
Figure BDA0002979447910000093
式中，
Figure BDA0002979447910000094
uj 分别表示节点电压幅值平方的上下限，B为所有节点集合。
⑤支路电流约束：
Figure BDA0002979447910000095
Figure BDA0002979447910000096
式中，yij＝gij+jbij表示ij支路的并联导纳；
Figure BDA0002979447910000097
表示支路电流幅值平方的上限。以上两式中是采用π型等值电路考虑了并联支路，由于在优化的过程中无法预先得知支路是否存在反向潮流，第一式在正常潮流流向情况下成立，第二式在存在反向潮流的情况下成立，两者互补。
⑥DG运行约束
Figure BDA0002979447910000098
式中：pfd 为DG功率因数pfd的下限，DG的无功调节能力受到功率因数的限制。
⑦节点电压和支路电流安全机会约束：
Figure BDA0002979447910000099
Figure BDA00029794479100000910
第一式表示所有场景中，j节点电压不越限的概率不低于1-ε。第二式表示所有场景中，支路ij电流不越限的概率不低于1-ε。
S23：建立配电网的第二阶段DG无功优化：第二阶段的DG无功出力调整是根据有功变化按照预先定义的二次决策规则，具体步骤为：
主动配电网两阶段无功机会约束优化方法第一阶段通过控制有载调压变压器和并联电容器等慢动作的无功调节装置，控制变量为离散无功调节装置动作的整数变量，不随DG的出力不确定性的改变而改变，也称为“当前变量(here and now)”；第二阶段通过控制DG无功出力快速变化，随着DG的改变而相应调整，称为“观望变量(wait and see)”。第二阶段的DG无功出力调整是根据有功变化按照预先定义的二次决策规则，即为
Figure BDA0002979447910000101
式中：Aj、Bj、Cj为二次决策规则系数，可以通过将上式带入线性化潮流约束求解上述两阶段无功机会约束优化模型，便可得到二次决策规则系数。
S3：根据DG出力和负荷预测误差概率分布函数生成N个预测误差场景，再加上DG出力和负荷预测值得到N个输入DG出力和负荷值；在步骤S2输出的基点处无功优化模型的基础上，通过前推回代求解配电网潮流，校验节点电压和支路电流是否越限；生成N个预测误差场景的公式为：
Figure BDA0002979447910000102
式中，l为0-1变量，n为整数变量。γ为置信参数，即成立的概率不低于1-γ。上式允许根据可接受的风险水平ε和γ，通常γ小到可以忽略不计的。因此，建议选用N值尽可能大；实际上N越大，所需要的求解场景数越多，求解耗时越大。
S4：根据步骤S3统计的越限场景数NV判断：若NV＝0则输出最终无功优化结果；若NV＞0则输出最终无功优化结果，采用缩减场景法从越限场景中选择最具典型性的场景；
S5：求解新增场景下的两阶段机会约束规划模型，更新无功优化输出结果，返回步骤S3。
当Cp＝1，表1给出了采用确定性优化和机会约束优化无功优化结果对比，表2给出了采用确定性优化和机会约束优化的DG二次决策系数。从表1中不难看出：无论是采用确定性优化方法还是机会约束优化方法，SSC的调节量没有变化，都是60kvar，而TR和VRs则呈现出不同的调节量。而从表2中可以看出，采用确定性优化方法的DG无功调节量一个固定值，而采用机会约束优化方法为了应对DG有功出力的变化而灵活调整。
表1确定性优化与本发明的结果对比表
Figure BDA0002979447910000111
表2确定性优化与本发明的DG二次决策系数对比表
Figure BDA0002979447910000112
表3比较了确定性优化方法和机会约束优化方法的二阶锥松弛的最大误差、优化时间等优化性能。从表3中可以看出：机会约束方法的迭代次数较少，经过2～3次就可以获得最优无功优化结果。但是，机会约束优化方法的优化时间更多较确定性优化方法，这是主要是机会约束优化方法进行了N次潮流校验安全性和2-3次确定性优化，耗费了大量时间。此外，表3反映了二阶锥松弛的最大误差小于10-7，即二阶锥松弛方法具有很高的计算精度。
表3确定性优化与本发明的优化性能对比表
Figure BDA0002979447910000113
Figure BDA0002979447910000121
以上实施例仅用于说明本发明的设计思想和特点，其目的在于使本领域内的技术人员能够了解本发明的内容并据以实施，本发明的保护范围不限于上述实施例。所以，凡依据本发明所揭示的原理、设计思路所作的等同变化或修饰，均在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于机会约束优化的主动配电网两阶段无功调节方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1：初始化基点处场景设置，输入主动配电网线路参数、DG出力和负荷预测基准值；
S2：设置配电网无功优化目标和约束条件，建立DG出力和负荷预测值的基点处的配电网无功优化模型；
S3：根据DG出力和负荷预测误差概率分布函数生成N个预测误差场景，再加上DG出力和负荷预测值得到N个输入DG出力和负荷值；在步骤S2输出的基点处无功优化模型的基础上，通过前推回代求解配电网潮流，校验节点电压和支路电流是否越限；
S4：根据步骤S3统计的越限场景数NV判断：若NV＝0则输出最终无功优化结果；若NV＞0则输出最终无功优化结果，采用缩减场景法从越限场景中选择最具典型性的场景；
S5：求解新增场景下的两阶段机会约束规划模型，更新无功优化输出结果，返回步骤S3。
2.根据权利要求1所述的一种基于机会约束优化的主动配电网两阶段无功调节方法，其特征在于：所述的步骤S2中，具体步骤为：
S21：设场景s发生的概率为πs；权重系数为Cp、Cs，且Cp+Cs＝1；配电网支路ij网损为rijls；节点j处并联电容器相对上次调节的上限值为Tc,j；变压器支路ij相对上次调节的上限值为To,ij；所有支路集合为L，并联电容器接入节点集合为Cap，变压器支路集合为Trf；带有上标s的字母表示在第s个场景下的相应变量；则设置网损期望值和离散无功设备调节量两者的加权和为配电网的第一阶段无功优化目标：
Figure FDA0002979447900000011
S22：引入配电网的第一阶段无功优化约束条件包括：潮流约束、有载调压器附加约束、并联电容器附加约束、节点电压约束、支路电流约束、DG运行约束；
S23：根据有功变化，按照预先定义的二次决策规则建立配电网的第二阶段DG无功优化。
3.根据权利要求2所述的一种基于机会约束优化的主动配电网两阶段无功调节方法，其特征在于：所述的步骤S22中，设节点j处的DG的有功出力为Pj DG、无功出力为
Figure FDA0002979447900000021
节点j处的负荷的有功需求为
Figure FDA0002979447900000022
无功需求为
Figure FDA0002979447900000023
ij支路的有功功率为Pij、无功功率为Qij；ij支路的串联电阻为rij、电抗为xij；ij支路的电流幅值平方为lij；节点j处的并联导纳为yj＝gj+bj；节点j处的离散并联电容器电纳为bcj；节点i的电压幅值平方为ui；无变压器支路集合为L/Trf；变压器支路ij的第k级变比为
Figure FDA0002979447900000024
设中间变量为
Figure FDA0002979447900000025
0-1变量
Figure FDA0002979447900000026
表示变压器支路ij是否处于第k级变比；节点j处的离散并联电容器电纳最小值为
Figure FDA0002979447900000027
离散并联电容器的投切一组的电纳值为δj；设引入的中间变量为
Figure FDA0002979447900000028
引入的0-1变量
Figure FDA0002979447900000029
表示离散并联电容器投切组数；线性化潮流约束采用配电网线性化潮流模型，则将N个采样场景的第s个场景的线性化潮流约束描述为：
Figure FDA00029794479000000210
Figure FDA00029794479000000211
Figure FDA00029794479000000212
Figure FDA00029794479000000213
Figure FDA00029794479000000214
4.根据权利要求3所述的一种基于机会约束优化的主动配电网两阶段无功调节方法，其特征在于：所述的步骤S22中，具体步骤为：设前一个优化周期变压器支路ij的变比为tij,old；有载调压变压器总共的变比级数为nj，M为正数，则对
Figure FDA00029794479000000215
进行线性化的过程中产生有载调压变压器附加约束为：
Figure FDA0002979447900000031
Figure FDA0002979447900000032
Figure FDA0002979447900000033
Figure FDA0002979447900000034
5.根据权利要求4所述的一种基于机会约束优化的主动配电网两阶段无功调节方法，其特征在于：所述的步骤S22中，具体步骤为：设bc,j,old表示前一个优化周期并联电容器的电纳，并联电容器总共的投切组数为mj；设
Figure FDA0002979447900000035
为中间变量，并联电容器的电纳上限为
Figure FDA0002979447900000036
下限为bc,j ；则对
Figure FDA0002979447900000037
进行线性化产生并联电容器附加约束为：
Figure FDA0002979447900000038
Figure FDA0002979447900000039
Figure FDA00029794479000000310
Figure FDA00029794479000000311
Figure FDA00029794479000000312
6.根据权利要求3所述的一种基于机会约束优化的主动配电网两阶段无功调节方法，其特征在于：所述的步骤S22中，具体步骤为：设节点电压幅值平方的上限为
Figure FDA00029794479000000313
下限为uj ，所有节点的集合为B；则节点电压约束为：
Figure FDA00029794479000000314
采用π型等值电路并考虑并联支路时，设ij支路的并联导纳为yij＝gij+jbij；支路电流幅值平方的上限为
Figure FDA00029794479000000315
则支路电流约束为：
Figure FDA0002979447900000041
Figure FDA0002979447900000042
第一式在存在正常潮流流向的情况下成立，第二式在存在反向潮流的情况下成立，两式互补。
7.根据权利要求6所述的一种基于机会约束优化的主动配电网两阶段无功调节方法，其特征在于：所述的步骤S22中，还包括节点电压和支路电流安全机会约束为：
Figure FDA0002979447900000043
Figure FDA0002979447900000044
第一式表示所有场景中，j节点电压不越限的概率不低于1-ε，第二式表示所有场景中，支路ij电流不越限的概率不低于1-ε。
8.根据权利要求3所述的一种基于机会约束优化的主动配电网两阶段无功调节方法，其特征在于：所述的步骤S22中，具体步骤为：设pfd 为DG功率因数pfd的下限，则DG运行约束为：
Figure FDA0002979447900000045
9.根据权利要求2所述的一种基于机会约束优化的主动配电网两阶段无功调节方法，其特征在于：所述的步骤S23中，具体步骤为：设Aj、Bj、Cj为二次决策规则系数，根据有功变化，按照预先定义的二次决策规则第二阶段的DG无功出力调整为：
Figure FDA0002979447900000046
将上式带入线性化潮流约束求解两阶段无功机会约束优化模型，得到二次决策规则系数。
10.根据权利要求1所述的一种基于机会约束优化的主动配电网两阶段无功调节方法，其特征在于：所述的步骤S3中，具体步骤为：设l为0-1变量，n为整数变量；设置信参数γ表示成立的概率不低于1-γ；则生成N个预测误差场景的公式为：
Figure FDA0002979447900000051
上式允许接受风险水平ε和γ，选用N值尽可能大；N越大，所需要求解的场景数越多，求解耗时越大。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115395524A (zh) * 2022-08-23 2022-11-25 国网浙江省电力有限公司金华供电公司 一种线路调压器分布式就地协调控制方法

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20120150524A1 (en) * 2010-12-08 2012-06-14 Nielsen Joergen Nygaard Fault-ride-through method, converter and power generating unit for a wind turbine
CN106815657A (zh) * 2017-01-05 2017-06-09 国网福建省电力有限公司 一种考虑时序性和可靠性的配电网双层规划方法
CN108599180A (zh) * 2018-02-02 2018-09-28 国网江西省电力有限公司经济技术研究院 一种考虑功率随机性的配电网无功电压优化方法
CN108631328A (zh) * 2018-07-04 2018-10-09 四川大学 一种考虑dg无功支撑和开关重构的主动配电网分布鲁棒无功优化方法
CN109274134A (zh) * 2018-11-08 2019-01-25 东南大学 一种基于时间序列场景分析的主动配电网鲁棒有功无功协调优化方法
US20190165580A1 (en) * 2017-11-27 2019-05-30 Ihi Inc. System and method for optimal control of energy storage system
CN110263391A (zh) * 2019-05-31 2019-09-20 广东电网有限责任公司 一种基于机会约束的有源配电网智能软开关规划方法
WO2019195582A1 (en) * 2018-04-04 2019-10-10 Schneider Electric USA, Inc. Systems and methods for managing smart alarms
CN111799847A (zh) * 2020-07-16 2020-10-20 国网北京市电力公司 计及风险的主动配电网两阶段随机模型的预测控制方法

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20120150524A1 (en) * 2010-12-08 2012-06-14 Nielsen Joergen Nygaard Fault-ride-through method, converter and power generating unit for a wind turbine
CN106815657A (zh) * 2017-01-05 2017-06-09 国网福建省电力有限公司 一种考虑时序性和可靠性的配电网双层规划方法
US20190165580A1 (en) * 2017-11-27 2019-05-30 Ihi Inc. System and method for optimal control of energy storage system
US20200350766A1 (en) * 2017-11-27 2020-11-05 Ihi Inc. System and method for optimal control of energy storage system
CN108599180A (zh) * 2018-02-02 2018-09-28 国网江西省电力有限公司经济技术研究院 一种考虑功率随机性的配电网无功电压优化方法
WO2019195582A1 (en) * 2018-04-04 2019-10-10 Schneider Electric USA, Inc. Systems and methods for managing smart alarms
CN108631328A (zh) * 2018-07-04 2018-10-09 四川大学 一种考虑dg无功支撑和开关重构的主动配电网分布鲁棒无功优化方法
CN109274134A (zh) * 2018-11-08 2019-01-25 东南大学 一种基于时间序列场景分析的主动配电网鲁棒有功无功协调优化方法
CN110263391A (zh) * 2019-05-31 2019-09-20 广东电网有限责任公司 一种基于机会约束的有源配电网智能软开关规划方法
CN111799847A (zh) * 2020-07-16 2020-10-20 国网北京市电力公司 计及风险的主动配电网两阶段随机模型的预测控制方法

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
PEYMAN MOHAJERIN ESFAHANI: "Performance_Bounds_for_the_Scenario_Approach_and_an_Extension_to_a_Class_of_Non-Convex_Programs", 《IEEE TRANSACTIONS ON AUTOMATIC CONTROL》 *
张靠社等: "含分布式发电系统的配电网无功优化研究", 《电网与清洁能源》 *
徐韬等: "一种基于二阶锥规划的配电网无功优化算法", 《科学技术与工程》 *
郑能等: "考虑多种类型的分布式电源和网络重构的配电网无功优化", 《智慧电力》 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115395524A (zh) * 2022-08-23 2022-11-25 国网浙江省电力有限公司金华供电公司 一种线路调压器分布式就地协调控制方法
CN115395524B (zh) * 2022-08-23 2024-08-20 国网浙江省电力有限公司金华供电公司 一种线路调压器分布式就地协调控制方法

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