基于约束学习的输配系统协调等效投影方法

《Journal of Modern Power Systems and Clean Energy》：Constraint Learning-Based Equivalent Projection Method for Coordination of Transmission and Distribution Systems

　　摘要：分布式能源资源的大规模集成对输配系统之间的有效协调提出了重大挑战。虽然现有方法主要利用等效投影理论来表征配电系统的可行域，但大多数等效投影构建方法依赖于基于优化的迭代搜索，在处理大量部署分布式能源的配电系统时会面临巨大的计算复杂度。为了解决这一挑战，本文提出了一种基于约束学习的等效投影方法，用于输配系统的协调，其协调效率对系统规模的依赖性较弱。首先，构建一个初始化区域，并开发一种边界感知数据生成策略，以高效产生标注样本，量化运行点相对于等效投影边界的偏离程度。基于这些样本，训练一个改进的多层感知器以解析地学习等效投影，从而用显式的混合整数线性表示替代迭代投影过程。此外，为了提高输配系统协调中的计算效率，提出了一种定制的等效投影简化过程，识别有效激活子区域并消除冗余约束。在以下系统上的案例研究：(i) IEEE 30节点输电系统和IEEE 33节点配电系统，以及(ii) IEEE 118节点输电系统和IEEE 123节点配电系统，证明了所提方法在计算性能和可扩展性方面的优越性。