面向自适应UFLS设计的AC动力学感知轨迹优化与二进制强制执行

分布式能源资源的高渗透率导致输电和配电界面回流电力，使得传统的欠频负荷脱落（UFLS）方案变得不合规。递归更新UFLS继电器设置的自适应方案可作为解决方案，但现有自适应技术采用线性化或简化阶模型形式，无法捕捉AC非线性网络行为。实际情况下，这会导致继电器在恶劣扰动期间无法恢复系统频率。我们将自适应UFLS问题形式化为轨迹优化问题，并包含完整的AC非线性网络动力学，以确保AC可行性和时间协调的控制动作。我们包含二进制决策以建模继电器开关动作和时延多阶段负荷脱落。然而，这一表述导致难以求解的混合整数非线性规划（MINLP）问题。为保证模型可求解性，我们将二进制变量松化为连续替代变量，并将MINLP重新形式化为一系列NLP问题。我们采用 homotopy 方法求解NLP问题，以实现接近整数可行的解。我们在多个合成输电系统上进行评估，表明该框架能够高效处理超过1500个节点、17万多个连续变量和7万多个二进制决策变量的规模问题，同时成功恢复能够在最坏情况下扼制频率下降的二进制可行解。