基于模型降阶与诺伊曼级数展开的配电网络加速概率潮流
系统与控制
2021-10-15 v3 系统与控制
摘要
本文开发了一种计算高效的算法，通过利用电力配电网络中电压分布固有的低秩特性来加速概率潮流（PPF）问题。该算法因此被称为 Accelerated-PPF（APPF），因为它可以加速“任何”基于采样的 PPF 求解器。APPF 运行时，并发生成正交化解向量的低维子空间。该子空间用于构建并更新完整非线性系统的降阶模型（ROM），从而对未来电压分布实现高效仿真。在构建与更新子空间时，仍须在完整非线性系统上求解潮流问题。为加速这些解的 computation，实现了修正潮流雅可比矩阵的诺伊曼展开。当负荷节点注入较小时适用，该诺伊曼展开可在标准牛顿迭代期间显著加速雅可比方程组的求解。最后给出了在完整 IEEE 8500 节点测试馈线上运行的 APPF 测试结果。
引用
@article{arxiv.2010.14995,
title = {Accelerated Probabilistic Power Flow in Electrical Distribution Networks via Model Order Reduction and Neumann Series Expansion},
author = {Samuel Chevalier and Luca Schenato and Luca Daniel},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.14995},
year = {2021}
}