基于生成建模的交流潮流拓扑感知分段线性化
系统与控制
2023-07-25 v1 系统与控制
摘要
有效的潮流建模深刻影响着高效求解大规模电网优化问题的能力，尤其是那些含拓扑相关决策变量的问题。本文提出一种生成建模方法，通过从实际数据样本中训练简单神经网络模型，获得交流（AC）潮流的分段线性（PWL）近似。利用 ReLU 激活函数，神经网络模型可生成从输入电压幅值与相角到输出潮流与注入的 PWL 映射。我们提出的生成式 PWL 模型独特地考虑了潮流模型的非线性与拓扑相关耦合，从而可大幅提升输出功率变量的精度与一致性。最重要的是，它使得将非线性潮流及线路状态相关约束重构为混合整数线性约束成为可能，从而可高效求解如交流最优传输切换（OTS）问题等电网拓扑优化任务。基于 IEEE 14 总线和 118 总线测试系统的数值测试证明了所提生成式 PWL 近似的建模精度，以及其在极低计算量级下给出具竞争力的 OTS 解的能力。
引用
@article{arxiv.2307.12871,
title = {Topology-aware Piecewise Linearization of the AC Power Flow through Generative Modeling},
author = {Young-ho Cho and Hao Zhu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.12871},
year = {2023}
}