
上海电力大学,上海,200090
纸质出版:2025
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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:
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。
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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