迈向数据驱动的多阶段最优潮流

大规模电力系统的运行通常通过数值优化提前进行调度。然而，这需要电网拓扑、线路参数和母线规格的模型。经典方法首先识别网络拓扑，即互联图及相关阻抗。然后，通过求解围绕该模型构建的多阶段最优潮流（OPF）问题来计算发电计划。本文探讨了数据驱动方法在多阶段最优潮流中的应用前景。具体而言，我们利用系统与控制领域的最新发现，绕过识别步骤，直接从数据构建优化问题。我们在一个118母线系统上展示了该方法的性能，并将其与经典的基于识别的方法进行了比较。