An exact and scalable problem decomposition for security-constrained optimal power flow
An exact and scalable problem decomposition for security-constrained optimal power flow
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安全约束最优潮流的精确且可扩展的问题分解
DOI：
10.1016/j.epsr.2020.106677
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发表时间：
2021
影响因子：
3.9
通讯作者：
Johnson, Emma S.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Velloso, Alexandre;Van Hentenryck, Pascal;Johnson, Emma S.
在本文中，我们提出了用于解决具有初级响应的安全约束最优潮流（SCOPF）问题的大规模实例的分解技术。具体来说，在每种应急状态下，我们要求满足节点需求，并且低于其极限的同步单元发电遵循主要响应的线性模型。由于主要响应模型引入了 SCPF 问题的析取，因此得到的公式是一个混合整数线性程序。不幸的是，依赖于传统 Benders 分解的精确方法不能很好地扩展。作为替代方案，我们提出了一种基于列和约束生成算法的分解方案，其中我们迭代地添加析取和切割。我们提供用于预处理专用切割和根据主要问题解决方案对应急后响应进行数字确定的程序。我们还讨论了生成高质量原始解决方案的启发式方法和该方法的上限。最后，我们证明了所提出的方法在大规模系统上的效率。
In this paper, we present decomposition techniques for solving large-scale instances of the security-constrained optimal power flow (SCOPF) problem with primary response. Specifically, under each contingency state, we require that the nodal demands are met and that the synchronized units generating below their limits follow a linear model for primary response. The resulting formulation is a mixed-integer linear program since the primary response model introduces disjunctions to the SCOPF problem. Unfortunately, exact methods relying on traditional Benders decomposition do not scale well. As an alternative, we propose a decomposition scheme based on the column-and-constraint-generation algorithm where we iteratively add disjunctions and cuts. We provide procedures for preprocessing dedicated cuts and for numerically determining the post-contingency responses based on the master problem solutions. We also discuss heuristics to generate high-quality primal solutions and upper bounds for the method. Finally, we demonstrate the efficiency of the proposed method on large-scale systems.
对预防性和治疗性安全约束 OPF 中的主要储备分配进行建模
DOI：
--
发表时间：
2010
期刊：
IEEE PES T&D 2010
影响因子：
--
作者：
K. Karoui;H. Crisciu;L. Platbrood
通讯作者：
L. Platbrood
具有一次频率控制的完全分布式安全约束最优潮流
影响因子：
5.2
作者：
Maxime Velay;M. Vinyals;Y. Bésanger;N. Retière
通讯作者：
N. Retière