论文总字数：17324字

摘 要

最优潮流（Optimal power flow，OPF）问题对配电网的经济运行具有重要意义。随着分布式发电（Distributed generation,DG）在分布式网络中的渗透日益普及，传统的集中式优化方法存在分布式OPF方法能够克服的一些重要缺陷。此外，分销网络本质上是不平衡的，大多数现有的分布式算法都是为平衡网络而设计的。本文提出了一种基于乘法器交替法（Alternating direction method of multipliers，ADMM）的全分布式方法来解决不平衡配电网上的OPF问题。除了电压和功率的一般约束之外，最大分支电流约束被考虑在通过半定规划（Semi-definite programming,SDP）凸松弛凸化的OPF问题中。通过相邻总线之间的通信并行计算可以获得最优解。数值试验证明了该算法的正确性和收敛性。

关键词：分布式优化；最优潮流；不平衡配电网；乘法器交替方向法

Abstract

The optimal power flow problem is of great importance to the economic operation of distribution network. With the increasing penetration of distributed generation in distributed network, the traditional centralized optimization method has some important defects that can be overcome by the distributed OPF method. In addition, the distribution network is essentially unbalanced, and most of the existing distributed algorithms are designed to balance the network. This paper presents a full distributed method based on multiplier alternating method to solve the OPF problem in unbalanced distribution networks. In addition to the general constraints of voltage and power, the maximum branch current constraint is considered in the OPF problem of convex relaxation and convexity via semi-definite programming. The optimal solution can be obtained through parallel computation between adjacent buses. Numerical experiments prove the correctness and convergence of the algorithm.

Keywords: distributed optimization；optimal power flow,；unbalanced distribution network；multiplier alternating direction method

目 录

摘要 Ⅰ

Abstract Ⅱ

第一章 引言 1

第二章 ADMM算法简介 2

第三章 配电网分区协同优化策略 4

3.1 配电网分区协同优化发展简述 4

3.2配电网分区协同优化系统结构简介 4

3.2.1 集中式控制 4

3.2.2 分散式控制 4

3.2.3 分层式控制 5

第四章 基于ADMM分布式算法的配电网分区协同优化 6

4.1 配电网区域分解 6

4.1.1 建立模型 6

4.1.2 分布式优化模型 7

4.2 使用交替乘子算法来解决分布式无功优化模型 9

4.3 交替乘子算法收敛性的改善 10

4.3.1 调整罚因子 10

4.3.2 引入松弛因子 11

4.3.3 交替乘子算法的改进步骤 12

第五章 算例分析 14

5.1模型建立 14

5.2模型求解 15

5.3 算法流程 15

5.4仿真验证 15

5.4.1单调度周期 15

5.4.2多调度周期（7时~18时） 17

第六章 总结 19

致 谢 20

参考文献 21

附 录 22

第一章 引言

随着当今社会的发展，人们对环保生活的要求越来越强烈，随之而来的能源问题就出现在人们的面前，因此清洁可再生能源、分布式联供发电技术等各种节约能源的研究受到广泛的关注，逐渐成为配电网区域的热点研究话题。世界各地先后出现了各种配电网代表项目。美国的Palmdale’s Clearwell 项目，配备950kw风力发电，200kw微燃机，250kw水轮机，800kw柴油机和450kw储能系统，同时配置超级电容器，供电模式切换对负荷不间断供电。美国的Mad River Park 项目，配备280kw燃气轮机，100kw生物柴油发电机，30kw微型燃气轮机，可实现独立运行，同时也可并入电网运行。日本的Aichi项目，配备300kw培融碳酸燃料电池，25kw氧化物燃料电池，330kw光伏发电，使之能够十分钟供需不平衡不超过百分之3。日本的Kyotango项目，配备250kw燃料电池，100kw铅酸蓄电池，50kw风机，使之五分钟供需不平衡不超过百分之3。日本的Manheim项目，配备30kw光伏，参与用电单元根据光伏系统发电数据调节用电时段。欧盟的ADINE和GRID4EU项目，中国的未来科技城，崇明国际生态岛智能电网等项目都是其中的典型代表项目。

国际大电网委员会CIGRE工作组率先提出主动配电网，在学术界引起了广泛的响应，传统配电网的单相供电、辐射型供电结构逐渐转换。分布式配电的推广，可以在局部分区进行自我管理控制，与此同时能够对整个电网系统进行协同运行，使之达到最优化运行。

最优潮流问题是电力系统的一个基本问题，对经济运行和调度具有重要意义。迄今为止已经提出了很多算法来解决最优潮流问题，但是其中大部分算法是集中式设计的，用于当今只有少量可控制发电机的配电网络。随着环境问题引起人们的普遍关注，近年来分布式发电技术发展迅速，将有更多的分布式发电与分布式网络相连。传统的集中式优化方法存在一些重要的弊端，即配电网中分布式电源的普及率越来越高：1）集中式优化需要一个运行中心，用于收集来自所有可控制代理（如分布式发电机和可控负载）的信息。当可控制剂的数量变大时，通信网络和带宽的要求将难以满足。2）对运营中心的高度依赖可能导致整个调度系统容易出现故障。3）由于所有数据都是由运营中心进行测量和收集，可能会给分布式电源的所有者带来麻烦，因此分布式电源的信息隐私难以保护。

分布式算法可以克服上述挑战，因为它们以并行模式进行计算，只需要相邻通信。一些早期的研究没有考虑最优潮流问题的非凸性，并且不能保证收敛性。在这些年中，凸松弛理论被建立来处理最优潮流问题的非凸性，例如二阶锥形规划（SOCP）松弛和半定编程（SDP）松弛。证明了所有测试径向网络的SOCP和SDP松弛是准确的，这意味着原始模型的最优解可以从松弛模型中恢复。在此基础上，提出了乘法器交替方向法。近年来ADMM受到了广泛的关注，该方法通过将一个复杂的可分结构的大问题分解成为几个子问题，对子问题进行交替计算，当满足一定的收敛条件的时候便可获得问题的最优解。尤其应用在分区协同的电力系统分布式优化中。再求最优解中，使用调整罚因子和引入松弛因子来进行策略改善。

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