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计及N-1线路故障的连续时间随机安全约束机组组合问题的双层分解算法
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作者 田野 李正烁 高晗 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2023年第8期3269-3279,共11页
伴随着可再生能源装机规模逐步扩大,电力系统的随机性和波动性进一步增强。为了制定更准确的机组启停和发电计划,保证系统运行安全,建立计及N-1线路故障的连续时间随机安全约束机组组合模型。首先采用Bernstein多项式将该无限维的连续... 伴随着可再生能源装机规模逐步扩大,电力系统的随机性和波动性进一步增强。为了制定更准确的机组启停和发电计划,保证系统运行安全,建立计及N-1线路故障的连续时间随机安全约束机组组合模型。首先采用Bernstein多项式将该无限维的连续时间优化模型转化为有限维的混合整数线性规划(mixed integer linear programming,MILP)模型。由于转化后的模型维度极高,为高效求解该模型,提出逐步对冲-Benders分解(progressive hedging-Bendersdecom-position, PH-BD)双层分解算法:外层采用逐步对冲(progressive hedging,PH)算法对场景打捆后的“场景束”进行分解,实现每个场景束对应问题的并行计算;内层采用Benders分解(Benders decomposition,BD)算法将每个场景束对应问题分解为无线路约束主问题和可并行求解的线路约束子问题。最后在IEEE118节点系统中进行算例验证。结果表明,与离散时间模型相比,连续时间随机安全约束机组组合模型可以更准确地制定机组启停和发电计划以及设置备用容量;与传统PH算法相比,所提出的PH-BD算法显著降低了求解时间。 展开更多
关键词 N-1线路故障 连续时间机组组合 BERNSTEIN多项式 分解算法
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