应用网络流理论的停电系统恢复路径混合整数线性优化模型

发布时间：2018-02-04 17:15

  本文关键词： 电力系统恢复 路径优化 连通性约束 网络流　出处：《电力系统自动化》2017年03期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：停电系统恢复路径优化是一个组合优化问题,其计算规模随着系统规模的扩大呈指数级增长,加快恢复路径搜索速度是当前研究的热点之一。考虑到现有研究中的连通性约束尚未解析表达,使停电系统恢复路径优化问题难以建模为混合整数优化模型。为此,通过构建停电系统的单源多汇网络,以节点投运状态和线路流量作为决策变量,基于流量注入和到达节点间路径连通的基本原理,分别设定网络中各节点的流量守恒约束和容量约束,解析表达了网络连通性约束;在此基础上,将目标函数转换为线性表达形式,建立了恢复路径优化的混合整数线性优化模型,并采用CPLEX求解最优恢复路径。IEEE标准系统和江苏电网系统的仿真结果表明,基于所述模型的路径优化方法能够有效提高最优恢复路径的搜索速度。
[Abstract]:The recovery path optimization of blackout system is a combinatorial optimization problem, whose calculation scale increases exponentially with the expansion of system scale. Accelerating the search speed of recovery path is one of the hotspots of current research, considering that the connectivity constraints in the existing research have not been expressed analytically. It is difficult to model a hybrid integer optimization model for power failure system recovery path optimization problem. Therefore, by constructing a single source multi-sink network of power failure system, the node operation state and line flow are taken as decision variables. Based on the basic principle of traffic injection and path connectivity between arrival nodes, the traffic conservation constraints and capacity constraints of each node in the network are set, and the network connectivity constraints are expressed analytically. On this basis, the objective function is transformed into a linear expression, and a mixed integer linear optimization model of recovery path optimization is established. CPLEX is used to solve the optimal recovery path. The simulation results of IEEE standard system and Jiangsu power grid system show that. The path optimization method based on the model can effectively improve the search speed of the optimal recovery path.
【作者单位】： 南京理工大学自动化学院;国网江苏省电力公司电力科学研究院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51507080) 江苏省博士后基金资助项目(1402042C)~~
【分类号】：TM73
【正文快照】： 上网日期:2016-11-23。0引言虽然目前电力系统已经非常强壮,但仍然存在大停电的风险[1]。为了加快停电系统的恢复,减小电网停电损失,需要对停电系统的恢复路径进行优化[2-4]。搜索已恢复节点到目标节点间的最优恢复路径是一个组合优化问题[5],随着系统规模的扩大,最优路径求解

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本文编号：1490724