基于线性化潮流算法模型的SVC及TCSC混合布点规划方法

摘要

本发明提供了一种基于线性化潮流算法模型的SVC及TCSC混合布点规划方法，建立了以综合考虑系统载荷率最大化和投资额最小化为目标的静止无功补偿器(SVC)及可控串补(TCSC)混合规划模型，推导了采用线性化潮流计算方程的SVC和TCSC混合规划目标函数及其约束条件，本发明提供的基于线性化潮流算法模型的SVC及TCSC混合布点规划方法，采用了线性化潮流方程(LFB)的数学模型，从而使得非线性规划模型的约束条件计算上，相较于传统的牛拉法显著简化，从而在计算效率上明显提高。

主权项

一种基于线性化潮流算法模型的SVC及TCSC混合布点规划方法，包括：多FACTS装置，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤A：建立SVC和TCSC简化模型；步骤B：建立目标函数；步骤C：建立约束条件函数；步骤D：对目标函数体变量和等式约束条件方程进行化简；步骤E：采用共轭梯度法求解条件最优函数组，求得SVC和TCSC混合规划最优值；所述步骤A中的SVC和TCSC的建模过程如下：定义向量η和δ均为长度为n_br的变量数组，δ_j表示TCSC的稳态等效电抗，η_j为决策变量，用来确定支路是否安装TCSC；乘积符号η_jδ_j表达支路TCSC的安装情况；将SVC变量数组和TCSC变量数组合并，如下式所示：$\begin{array}{c}\eta \delta =[{\eta }_1{\delta }_1,{\eta }_2{\delta }_2\mathrm{..}{\eta }_{n_{bus}}{\delta }_{n_{bus}},\\ {\eta }_{n_{bus}\mathrm{+1}}{\delta }_{n_{bus}{\mathrm{+n}}_{br}},\mathrm{..}{\eta }_{n_{bus}+1}{\delta }_{n_{bus}+n_{br}}]\end{array}$以上式形式将两种元件的配置参量带入到线性化潮流方程之中；在所述步骤B中，所述目标函数在于寻求使负载变量达到最大化同时多FACTS装置投资最小化的平衡点；所述步骤B建立目标函数的过程如下：设S_L＝P_L+jQ_L为目标网络的任意PQ节点负荷容量，引入负荷因子ζ表示关于负荷节点有功与无功的增长，则任意PQ节点的负荷量表示为ζS_L＝ζP_L+jζQ_L；所述目标函数定义如下：$\max f=\underset{i=1}{\overset{N_{PQ}}{\Sigma }}{\zeta }_i-\underset{i=1}{\overset{n_{bus}+n_{br}}{\Sigma }}{\eta }_i{\delta }_{i}c---\left(1\right)$式中：N_PQ为负荷节点数，c为给定的规则化后单位容量FACTS投资；所述目标函数的物理含义是使得载荷率因子最大化的同时使向量Σηδc最小化；在所述步骤C中，所述约束条件共4类，分别为：功率方程式约束、变量限制、热稳极限约束条件和投资约束。