PowerModelsRestoration.jl：一个用于探索电力网络恢复算法的开源框架
系统与控制
2020-12-09 v1 系统与控制
摘要
随着自然灾害等极端电网扰动频率的上升，对高效恢复计划的需求日益增长。最优电力恢复算法在制订此类计划中起着重要作用，但也带来了具有挑战性的混合整数非线性优化问题，目前尚无可处理的求解方法。为协助此类求解方法的研究，本工作提出PowerModelsRestoration，一个用于快速设计与测试电力恢复算法的灵活开源软件框架。PowerModelsRestoration构建了一个数学建模层，用于形式化核心恢复任务，这些任务可组合以开发复杂工作流和高性能启发式算法。所提框架的有效性通过对文献中三个既有案例的概念验证研究得到展示，重点为单相正序网络模型。结果表明，PowerModelsRestoration复现了既有文献，并首次提供了基于非线性电力流模型的恢复分析，而此前未予考虑。
引用
@article{arxiv.2004.13177,
title = {PowerModelsRestoration.jl: An Open-Source Framework for Exploring Power Network Restoration Algorithms},
author = {Noah Rhodes and David Fobes and Carleton Coffrin and Line Roald},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.13177},
year = {2020}
}
备注
LA-UR-19-29732