用于最优潮流全局优化的紧分段凸松弛
最优化与控制
2018-03-14 v1 系统与控制
摘要
自1962年交流最优潮流(ACOPF)问题提出以来，开发该问题的高效求解算法一直是活跃的研究领域。近年来，基于凸松弛的求解方法因在实践中往往较紧而受到越来越多的关注。基于这些方法，我们开发了具有凸包表示的紧分段凸松弛、一种带边界收紧的自适应多变量划分算法，该算法逐步改进这些松弛，并在给定充足时间时收敛到全局最优解。我们使用文献中的基准ACOPF测试用例说明了我们算法的优势。计算结果表明，我们的新算法缩小了一些困难ACOPF案例的最佳已知最优性间隙。
引用
@article{arxiv.1803.04633,
title = {Tight Piecewise Convex Relaxations for Global Optimization of Optimal Power Flow},
author = {Mowen Lu and Harsha Nagarajan and Russell Bent and Sandra D. Eksioglu and Scott J. Mason},
journal= {arXiv preprint arXiv:1803.04633},
year = {2018}
}