昆廷·杰明;达米安·恩斯特;伯特兰玉米露 配电系统的主动网络管理：问题公式、基准和近似解决方案。 （英语） Zbl 1390.90107号 最佳方案。工程师。 18，第3期，587-629（2017）. 摘要：随着可再生能源和分布式发电在配电系统中所占份额的不断增加，主动网络管理（ANM）成为配电系统运营商的一个有价值的选择，以安全、经济高效的方式运行其系统，而不必仅依赖网络加固。ANM策略是短期策略，用于控制发电机注入和/或负载断开的功率，以避免拥塞或电压问题。虽然简单的ANM策略包括减少临时过剩发电，但更先进的策略则试图将负荷消耗转移到高可再生能源发电的预期时段。然而，这种先进的策略意味着系统操作员必须解决不确定性下的大规模最优顺序决策问题。这些问题是连续出现的，有几个原因。例如，在特定时刻做出的决策会限制未来可以做出的决策，并且应该将决策传达给系统参与者提前足够的时间为其提供足够的实施时间。必须明确说明不确定性，因为既不能准确预测需求，也不能准确预测发电量。我们首先提出了ANM问题，该问题除了具有顺序性和不确定性外，还具有来自功率流方程的非线性性质和来自功率调制信号激活的离散性。然后将这个ANM问题转换为一个随机混合整数非线性程序，以及二阶锥和线性对应程序，为此，我们使用最先进的解算器提供定量结果，并对系统的大小、可用灵活性的大小、，以及在随机程序的确定性等价物中考虑的场景数。为了促进对此问题的进一步研究，我们在http://www.montefiore.ulg.ac.be网站/~anm（安姆）/基于5、33和77母线配电网的三个试验台。这些测试床包含一个配电系统模拟器，带有发电和消费设备的随机模型，以及用于实施和测试各种ANM策略的回调。 MSC公司： 90B10型 运筹学中的确定性网络模型 90立方厘米 涉及图形或网络的编程 94甲14 信息与通信理论中的调制与解调 90立方厘米 随机规划 90立方厘米11 混合整数编程 关键词：主动网络管理;配电网;灵活性服务;可再生能源;不确定性下的最优序贯决策;大型系统;混合整数非线性规划 软件：邦明;Scikit公司;科学Py;皮奥莫;近似值;ElemStatLearn（电子状态学习）;PRMLT公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{Q.Gemine}等人，Optim。工程18，编号3，587--629（2017；Zbl 1390.90107） 全文： 内政部 arXiv公司 参考文献： [1] 藻酸嘧啶，N；Conejo，A，使用benders分解的多周期最优潮流，IEEE Trans power Syst，15196-201，（2000）·数字对象标识代码：10.1109/59.852121 [2] Andersson G（2004）电力系统建模与分析。苏黎世瑞士联邦理工学院（ETH）EEH电力系统实验室 [3] Bellman R（1957）动态编程。普林斯顿大学出版社·Zbl 0077.13605号 [4] Bertsekas D，Shreve S（1978）随机最优控制：离散时间情况。纽约学术出版社·兹伯利0471.93002 [5] Bertsekas D，Tsitsiklis J（1996）《神经动力学编程》。雅典娜科技公司，贝尔蒙特·Zbl 0924.68163号 [6] Bishop C（2006）模式识别和机器学习。柏林施普林格·Zbl 1107.68072号 [7] 博洛尼亚，南部；Zampieri，S，《配电网潮流解的存在性和线性近似》，IEEE Trans power Syst，31，163-172，（2016）·doi:10.1109/TPWRS.2015.2395452 [8] Bonami P，Lee J（2006）BONMIN用户手册。技术代表 [9] Bose S，Gayme D，Mani Chandy K，Low S（2012）非循环图上的二次约束二次规划及其在潮流中的应用。ArXiv电子打印·Zbl 1370.90168号 [10] Busoniu L、Babuska R、De Schutter B、Ernst D（2010）《使用函数逼近器的强化学习和动态规划》。博卡拉顿CRC出版社·Zbl 1191.49027号 ·doi:10.1201/9781439821091 [11] Busoniu，L；Ernst，D；舒特，B；Babuska，R，具有自适应基函数的控制策略的交叉优化，IEEE Trans-Syst Man-Cybern B Cybern，41，196-209，（2011）·doi:10.10109/TSMCB.20010.2050586 [12] Capitanescu，F；格拉维奇，M；恩斯特，D；Wehenkel，L，最优潮流问题求解的基于内部点的算法，《电力系统研究》，77，508-517，（2007）·doi:10.1016/j.epsr.2006.05.003 [13] Capitanescu，F；奥乔亚，LF；马戈西阶，H；Hatzargyriou，ND，《评估网络重构的潜力以提高有源配电系统的分布式发电承载能力》，IEEE Trans Power Syst，1346-356，（2015）·doi:10.1109/TPWRS.2014.2320895 [14] 玉米甜味剂，B；Vangulick，D；格拉维奇，M；Ernst，D，《配电系统全球容量公告：实用方法》，《可持续能源电网网络》，第4期，第43-53页，（2015年）·doi:10.1016/j.segan.2015.10.001 [15] Defourny B、Ernst D、Wehenkel L（2011）《多阶段随机规划：基于场景树的不确定性规划方法》。信息科学出版社，好时（第6:51章） [16] MJ Dolan；戴维森，EM；科卡，我；奥尔特，GW；McArthur，SDJ，《利用在线最优潮流技术的配电潮流管理》，IEEE Trans power Syst，27，790-799，（2012）·doi:10.1109/TPWRS.2011.2177673 [17] 多梅尔，H；Tinney，W，《最佳潮流解决方案》，IEEE Trans power Appar Syst，PAS-871866-1876，（1968）·doi:10.1109/TPAS.1968.292150 [18] Engelhardt，S；埃利希，I；毛毡，C；Kretschmann，J；Shewarega，F，基于双馈感应发电机的风力涡轮机无功功率能力，IEEE Trans Energy Convers，26，364-372，（2011）·doi:10.1109/TEC.2010.2081365 [19] Fortuny-Amat，J；McCarl，B，一个两层规划问题的表示和经济解释，J Oper Res Soc，32，783-792，（1981）·Zbl 0459.90067号 ·doi:10.1057/jors.1981.156 [20] Fouquet，D；Johansson，T，《处于十字路口的欧洲可再生能源政策聚焦电力支持机制》，能源政策，364079-4092，（2008）·doi:10.1016/j.enpol.2008.06.023 [21] Gan L，Li N，Topcu U，Low S（2012）关于树型网络最优潮流凸松弛的精确性。在：IEEE第51届决策与控制年会（CDC）论文集，第465-471页 [22] Gayme D，Topcu U（2011）分布式储能动态的最佳功率流。摘自：2011年美国控制会议（ACC）会议记录，第1536-1542页 [23] Gemine Q、Karangelos E、Ernst D、Cornélusse B（2013）《主动网络管理：利用负载调制的不确定性规划》。摘自：2013年IREP研讨会论文集——大容量电力系统动力学和控制-IX，第9页·Zbl 1330.62126号 [24] Gemine Q，Ernst D，Louveaux Q，Cornélusse B（2014）离散决策变量多周期最优潮流问题的松弛。摘自：第18届电力系统计算会议记录（PSCC-14），第7页 [25] Gemine Q，Corneélusse B，Glavic M，Fonteneau R，Ernst D（2016），模拟电力系统随机过程的高斯混合方法。附：第19届电力系统计算会议（PSCC’16）会议记录 [26] 吉尔，S；科卡，我；Ault，G，有功配电网的动态最优潮流，IEEE Trans power Syst，29，121-131，（2014）·doi:10.1109/TPWRS.2013.2279263 [27] Gopalakrishnan A，Raghunathan A，Nikovski D，Biegler L（2012）使用分枝定界算法的最优潮流的全局优化。摘自：第50届allerton通信、控制和计算年会论文集，第609-616页 [28] Gopalakrishnan A、Raghunathan A、Nikovski D、Biegler L（2013）《多周期最优潮流的全局优化》。附：2013年美国控制会议（ACC）会议记录，第1157-1164页·Zbl 0459.90067号 [29] 格雷劳德，A；罗伯特，C；吉咪·马林；鲁道夫，F；Taly，JF，《吉布斯随机场模型选择的ABC类无帽方法》，贝叶斯分析，4317-335，（2009）·Zbl 1330.62126号 ·doi:10.1214/09-BA412 [30] Hart W、Laird C、Watson JP、Woodruff D（2012）《Python中的Pyomo-optimization建模》，第67卷。柏林施普林格科技与商业媒体·Zbl 1233.90002号 ·doi:10.1007/978-1-4614-3226-5 [31] 哈斯蒂，T；Tibshirani，R；弗里德曼，J；J·富兰克林，《统计学习的要素：数据挖掘、推理和预测》，《数学智能》，第27期，第83-85页，（2005年） [32] Jabr，RA，使用圆锥规划的径向分布负荷流，IEEE Trans Power Syst，211458-1459，（2006）·doi:10.10109/TPWRS.2006.879234 [33] Jones E、Oliphant T、Peterson P（2001）SciPy:Python的开源科学工具。网址：http://www.scipy.org/ [34] 拉瓦伊，J；最优潮流问题中的Low，S，Zero二元缺口，IEEE Trans-power Syst，27，92-107，（2012）·doi:10.1109/TPWRS.2011.2160974 [35] Liew，S；Strbac，G，现有配电网风力发电渗透率最大化，IET Gener Transm Distrib，149，256-262，（2002）·doi:10.1049/ip-gtd:20020218 [36] Lopes，J；Hatziargyriou，N；穆塔莱，J；Djapic，P；Jenkins，N，《将分布式发电融入电力系统：驱动因素、挑战和机遇综述》，《电力系统研究》，77，1189-1203，（2007）·doi:10.1016/j.epsr.2006.08.016 [37] 马其顿，LH；弗朗哥，JF；莱德，MJ；Romero，R，《考虑储能装置的配电网优化运行》，IEEE Trans Smart Grid，62825-2836，（2015）·doi:10.1109/TSG.2015.2419134 [38] 吉咪·马林；普德洛，P；罗伯特，C；Ryder，R，近似贝叶斯计算方法，统计计算，221167-1180，（2012）·Zbl 1252.62022号 ·doi:10.1007/s11222-011-9288-2 [39] Monticelli A（1999）《电力系统中的状态估计：广义方法》，第507卷。柏林施普林格科技与商业媒体·doi:10.1007/978-1-4615-4999-4 [40] 奥乔亚，L；凹痕，C；Harrison，G，《配电网容量评估：可变DG和有源网络》，IEEE Trans Power Syst，25，87-95，（2010）·doi:10.1109/TPWRS.2009.2031223 [41] 奥利维尔，F；阿里斯蒂杜，P；Ernst，D；Cutsem，T，《降低光伏发电机组造成的过电压的低压网络主动管理》，IEEE Trans Smart Grid，7926-936，（2015）·doi:10.1109/TSG.2015.2410171 [42] 佩德雷戈萨，F；瓦罗佐，G；Gramfort，A；米歇尔，V；蒂里昂，B；格栅，O；布隆德尔，M；普雷滕霍弗，P；韦斯，R；杜堡，V；等。，《Scikit-learn：python中的机器学习》，《J Mach learn Res》，第12期，第2825-2830页，（2011年）·Zbl 1280.68189号 [43] Phan，D，Lagrangian对偶和最优潮流的分枝定界算法，Oper Res，60，275-285，（2012）·Zbl 1251.90308号 ·doi:10.1287/opre.1110.1036 [44] Powell W（2014）《清除随机优化的丛林》。收录：Newman A，Leung J（编辑）《桥接数据与决策》，《信息》，Catonsville，第109-137页 [45] Powell W（2016）《不确定性下优化的统一框架》。为运筹学专家提供信息 [46] 雷德纳，R；Walker，H，《混合密度、最大似然和EM算法》，SIAM Rev，26，195-239，（1984）·Zbl 0536.62021号 ·数字对象标识代码：10.1137/1026034 [47] SEDG中心（2010）英国通用配电系统（UKGDS）项目。网址：http://www.sedg.ac.uk/ [48] Shapiro A、Dentcheva D、Ruszczynski A（2009）随机规划讲座：建模与理论。费城SIAM·邮编：1183.90005 ·数字对象标识代码：10.1137/1.9780898718751 [49] Soleimani Bidgoli H、Glavic M、Van Cutsem T（2016）分布式发电的后期控制，以纠正电压或温度违规，并跟踪所需的时间表。附：第19届电力系统计算会议记录（PSCC 2016） [50] 王，DT；奥乔亚，LF；Harrison，GP，Dg对投资延期的影响：网络规划和供电安全，IEEE Trans Power Syst，251134-1141，（2010）·doi:10.1109/TPWRS.2009.2036361 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。