一种新的最优功率流方法，该方法考虑了在高可再生能源渗透率下的区间不确定性，并基于安全限值的定义

《IEEE Transactions on Sustainable Energy》：A Novel Optimal Power Flow Method Considering Interval Uncertainties Under High Renewable Penetration Based on Security Limits Definition

最优功率流方法考虑区间不确定性，通过双层区间功率流方程和动态平衡优化场景方法提升高渗透可再生能源电网的安全性与经济性。自适应安全极限定义方法避免模型简化导致的精度损失，显著提高求解效率与收敛性，仿真验证优于传统鲁棒优化和机会约束方法。

　　

摘要：

本文提出了一种考虑区间不确定性的最优功率流方法（OPFIU），以提高高可再生能源渗透率电力系统的安全性和经济性。OPFIU结合了双层区间功率流（BIPF）方程、安全性和运行约束，以及两种极端可再生能源输出情景下的有功功率平衡。首先，提出了一种动态平衡优化场景方法（DOSM），用于在OPFIU框架内求解BIPF。BIPF涉及多个发电机，以动态平衡系统的有功功率，从而减少了现有区间功率流方法中普遍存在的保守性。接下来，基于BIPF的结果，提出了一种自适应安全限制定义方法（ASLDM），将OPFIU模型转换为确定性最优功率流模型，使其更易于求解。ASLDM不仅提高了现有区间优化方法的求解效率和收敛性，还在广泛的不确定性情景下增强了维持传输功率在运行限制内的可靠性。此外，与需要非线性交流功率流方程凸化的鲁棒优化方法不同，ASLDM部分避免了由于模型简化导致的精度下降或解不可行等问题。仿真结果表明，与鲁棒优化方法和机会约束编程方法相比，所提出的ASLDM在求解OPFIU问题时提高了求解效率和收敛性。

引言

电力行业正在经历一场由开发和整合可再生能源（如风能和太阳能）驱动的转型，以应对全球变暖。据估计，到2030年，可再生能源的累计装机容量将超过12亿千瓦[1]。然而，风能和太阳能光伏发电的间歇性和可变性对电力系统运行提出了重大挑战，需要采取更严格的安全和稳定性措施。为了在这些条件下确保安全和可靠的电力供应，开发先进的最优功率流（OPF）方法变得至关重要[2]。传统的确定性OPF方法对于高比例整合可再生能源的电力系统已不再适用。这些方法通常假设负荷需求和发电输出是已知且确定的，并基于单一预测情景进行优化。然而，这种假设导致确定性OPF无法捕捉到由可再生能源固有的不确定性带来的各种可能运行条件。因此，它可能导致低估运行风险，并生成在实践中不可行的解决方案，从而危及电力系统的安全性和稳定性。因此，开发一种适用于高渗透率可再生能源整合的不确定性OPF方法至关重要，同时确保电力系统在其固有不确定性下的安全和稳定运行。