基于交替方向乘子法和内点法的电力系统分布式优化调度研究

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近些年,随着电网突飞猛进的发展,电力系统在我国经济建设中起着重要作用。电网的安全运行是社会平稳发展和持续进步的基本保障。针对现代电力系统多区域分布自治以及电网互联的特点,本文利用分布式算法实现电力系统的多区域动态经济调度(Dynamic Economic Dispatch,DED)协同优化。本文基于对偶交替方向乘子法和内点法,提出了一种具有三次燃料成本函数的动态经济调度问题的分布式方法。该方法能够将交替方向乘子法出色的并行性与内点法的超收敛特性相结合。该方法采用的思想是,外循环采用交替方向乘子法解耦动态经济调度问题,内循环采用内点法求解带约束的三次多项式优化子问题。此外,本文使用基于解耦-分解-回溯和并行改进的多中心校正解耦内点法可以更有效地解决上述较大的子问题。该方法适用于对每个设备的机组信息保密的市场环境,同时可以在合理的时间内获得高质量的解决方案。本文还利用K-means算法和长短期记忆网络对电力负荷进行预测,通过预测的负荷推导出影响交替方向乘子法的罚参数取值。这样提高了交替方向乘子法的计算效率,减少了迭代次数,降低了计算成本。
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