不确定条件下电力系统静态电压稳定性优化策略

"不确定条件下提高静态电压稳定性的优化方法" 这篇论文主要探讨了在电力系统中如何在不确定性条件下优化静态电压稳定性。文章指出，其优化目标是最大化减少静态电压失稳的概率。作者基于概率空间中的静态电压稳定域边界及其对控制变量的灵敏度，提出了一种新的优化方法。 在不确定条件下的电力系统中，静态电压稳定性是一个关键问题，因为它关系到电网的可靠运行和电能质量。传统的稳定分析通常假设系统参数是确定的，但在实际操作中，系统参数可能受到各种不确定性因素的影响，如负荷变化、发电机出力波动、网络拓扑改变等。因此，提出一种能够考虑这些不确定因素的优化策略至关重要。 论文采用了参数化非线性规划模型来描述静态电压稳定域的边界。这种模型可以更准确地反映系统在各种工况下的稳定状态。接着，论文引入了广义多项式混沌（gPC）理论，这是一种处理随机系统的工具，可以将随机变量的不确定性转化为多维离散问题。通过结合随机Galerkin方法和原-对偶内点法，论文提出了一种新的求解策略，这使得能够在不确定环境下有效地计算静态电压稳定域边界及其灵敏度。 随机Galerkin方法是一种常用的数值分析方法，用于处理随机偏微分方程，它可以将连续的随机问题转化为一组确定性的离散方程。原-对偶内点法则是一种优化算法，常用于解决大规模线性和非线性规划问题，具有较高的计算效率和精度。 通过在IEEE-39节点系统上的算例分析，论文证明了所提出的优化方法在不确定条件下的有效性和精确性。这种方法对于提高电力系统的运行安全性，尤其是在面对不确定性时的电压稳定性具有重要意义。同时，它也为未来在更大规模的电力系统中进行类似分析提供了参考框架。 关键词涉及的领域包括静态电压稳定、静态安全域、广义多项式混沌、多项式逼近和随机Galerkin方法，这些都是电力系统分析和优化中的核心技术。这些技术的应用有助于电力工程师更好地理解和预测系统性能，从而制定出更有效的控制策略，以应对实际运行中的各种挑战。