针对动态无功补偿装置选址和定容策略存在求解速度慢、参数选择困难等问题,提出了基于混合整数二阶锥规划(mixed integer second order cone programming,MISOCP)的动态无功补偿器选址和定容策略。首先,以配电网优化周期内的有功功率损...针对动态无功补偿装置选址和定容策略存在求解速度慢、参数选择困难等问题,提出了基于混合整数二阶锥规划(mixed integer second order cone programming,MISOCP)的动态无功补偿器选址和定容策略。首先,以配电网优化周期内的有功功率损耗最小和节点电压偏差最小为目标函数建立混合整数非线性规划(mixed integer nonlinear programming,MINLP)优化模型;其次,通过相角松弛和二阶锥松弛两步松弛法,将MINLP模型转化为MISOCP模型;然后,通过ε-松弛的方法将MISOCP模型转化为混合整数线性规划(mixed integer linear programming,MILP)模型,调用商业求解器求解;最后,在IEEE 33节点和IEEE 69节点的配电系统中进行测试,将模型求解时间、有功功率损耗量和节点电压偏差值作为评价指标,与运用求解器求解MISOCP模型、粒子群算法(PSO)和模拟退火粒子群算法(SA-PSO)求解MINLP模型的方法进行比较。结果表明,所提方法的模型求解时间和求解效果明显优于其他方法,验证了所提方法的可行性和有效性。所提出的多部松弛方法在保证得到最优解的同时简化了模型求解难度,缩短了模型求解时间,为配电系统的无功补偿提供了有效依据。展开更多
文摘针对动态无功补偿装置选址和定容策略存在求解速度慢、参数选择困难等问题,提出了基于混合整数二阶锥规划(mixed integer second order cone programming,MISOCP)的动态无功补偿器选址和定容策略。首先,以配电网优化周期内的有功功率损耗最小和节点电压偏差最小为目标函数建立混合整数非线性规划(mixed integer nonlinear programming,MINLP)优化模型;其次,通过相角松弛和二阶锥松弛两步松弛法,将MINLP模型转化为MISOCP模型;然后,通过ε-松弛的方法将MISOCP模型转化为混合整数线性规划(mixed integer linear programming,MILP)模型,调用商业求解器求解;最后,在IEEE 33节点和IEEE 69节点的配电系统中进行测试,将模型求解时间、有功功率损耗量和节点电压偏差值作为评价指标,与运用求解器求解MISOCP模型、粒子群算法(PSO)和模拟退火粒子群算法(SA-PSO)求解MINLP模型的方法进行比较。结果表明,所提方法的模型求解时间和求解效果明显优于其他方法,验证了所提方法的可行性和有效性。所提出的多部松弛方法在保证得到最优解的同时简化了模型求解难度,缩短了模型求解时间,为配电系统的无功补偿提供了有效依据。
