【摘 要】
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为了精准、高效求解动态无功优化这一强时空耦合的混合整数非线性规划问题,提出一种松弛-聚类-校正无功优化解耦策略.该策略首先松弛离散变量与电容器组全天投切次数约束,求
【机 构】
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湘潭大学自动化与电子信息学院,湘潭411105;多特蒙德工业大学能源系统,效率和经济研究所(ie3),多特蒙德44227,德国;湘潭大学自动化与电子信息学院,湘潭411105
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为了精准、高效求解动态无功优化这一强时空耦合的混合整数非线性规划问题,提出一种松弛-聚类-校正无功优化解耦策略.该策略首先松弛离散变量与电容器组全天投切次数约束,求得电容器组补偿节点24 h最优无功补偿值;其次,基于K-Means聚类划分时段并确定各时段电容器组实际补偿容量;最后,校正连续变量确定动态无功优化结果.该策略在求解动态无功优化过程中仅需求解非线性规划模型,降低求解规模的同时可获得满意度较高的无功调度结果.优化过程中,设计一种多机制自适应学习粒子群算法进行求解,该算法根据所建模型特点融合3种具有不同优势的粒子进化机制,迭代过程中动态调整3种机制的执行概率以充分发挥各机制的优势,从而克服传统粒子群算法收敛速度慢、易陷入局部最优的缺陷.算例采用IEEE-33节点系统验证所提解耦策略与求解算法的有效性.
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