Optimization Model for Critical Transmission Interface Limits Based on High-risk Scenarios

FAN Hong; LIU Linlin; TIAN Shuxin

doi:10.20204/j.sp.2025.04001

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Optimization Model for Critical Transmission Interface Limits Based on High-risk Scenarios

更新时间：2025-10-22

- Optimization Model for Critical Transmission Interface Limits Based on High-risk Scenarios
- Vol. 53, Issue 4, Pages: 1-10(2025)
- 作者机构：
  
  上海电力大学,上海,200090
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20204/j.sp.2025.04001
  CLC：
- Published：2025
- 稿件说明：
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范宏,刘琳琳,田书欣.基于高风险场景的关键输电断面极限优化模型[J].智慧电力,2025,53(4):1-10.

doi:10.20204/j.sp.2025.04001
范宏,刘琳琳,田书欣.基于高风险场景的关键输电断面极限优化模型[J].智慧电力,2025,53(4):1-10. DOI： 10.20204/j.sp.2025.04001.

doi:10.20204/j.sp.2025.04001 DOI：

摘要

为应对高比例新能源接入引发的电力系统运行风险，提出了一种基于高风险运行场景的关键输电断面极限功率（TTC）优化模型。首先，基于改进半不变量法与概率潮流计算生成母线电压及线路功率数据，结合主导模式振荡中心和安全稳定参与因子（SSI）构建高风险场景库；利用支持向量机（SVM）筛选高风险场景，并通过欧氏距离权重降维法提升计算效率与风险预测准确性。其次，引用拉丁超立方抽样法（LHS）量化不同极限功率下的弃电风险及电压/潮流安全约束，建立兼顾输电能力最大化与多风险约束的优化模型。最后，设计粒子群-遗传混合算法求解模型，以IEEE 39节点系统验证了模型在提升断面传输极限与风险控制方面的有效性。

Abstract

To address operational risks in power systems caused by high penetration of renewable energy integration，this paper proposes a total transfer capability （TTC） optimization model for critical transmission interfaces based on high-risk operational scenarios. First，bus voltage and line power data are generated using an improved semi-invariant method combined with probabilistic power flow calculations. A high-risk scenario library is constructed by integrating dominant mode oscillation centers and security and stability involvement factors （SSI） . Support vector machine （SVM） is employed to screen high-risk scenarios，and Euclidean distance weighted-based dimensionality reduction is applied to enhance computational efficiency and risk prediction accuracy. Second，Latin hypercube sampling （LHS） is introduced to quantify renewable energy curtailment risks and voltage/power flow security constraints under different TTC limits. An optimization model is established to maximize transmission capacity while balancing multiple risk constraints. Finally，a particle swarm-genetic hybrid algorithm is designed for solving the model，and its effectiveness in improving transmission interface limits and risk control is validated using the IEEE 39-node system.

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