考虑源-荷双端不确定性的多目标暂态稳定约束最优潮流模型

刘颂凯; 时良志; 胡畔; 杨超; 李彦彰; 万明

doi:10.20204/j.sp.2025.08005

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考虑源-荷双端不确定性的多目标暂态稳定约束最优潮流模型

新型电力系统优化运行 | 更新时间：2025-10-24

- 考虑源-荷双端不确定性的多目标暂态稳定约束最优潮流模型
- Multi-objective Transient Stability-constrained Optimal Power Flow Model Considering Source-Load Uncertainties
- 智慧电力 2025年53卷第8期页码：37-45
- 作者机构：
  
  1. 三峡大学电气与新能源学院,湖北,宜昌,443002
  2. 新能源微电网湖北省协同创新中心,湖北,宜昌,443002
  3. 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院,湖北,武汉,430077
  4. 国网湖北省电力有限公司武汉市供电公司,湖北,武汉,430010
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20204/j.sp.2025.08005
  中图分类号：
- 纸质出版：2025
- 稿件说明：
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刘颂凯,时良志,胡畔,杨超,李彦彰,万明.考虑源-荷双端不确定性的多目标暂态稳定约束最优潮流模型[J].智慧电力,2025,53(8):37-45.

LIU Songkai, SHI Liangzhi, HU Pan, et al. Multi-objective Transient Stability-constrained Optimal Power Flow Model Considering Source-Load Uncertainties[J]. 2025, 53(8): 37-45.
刘颂凯,时良志,胡畔,杨超,李彦彰,万明.考虑源-荷双端不确定性的多目标暂态稳定约束最优潮流模型[J].智慧电力,2025,53(8):37-45. DOI： 10.20204/j.sp.2025.08005.

LIU Songkai, SHI Liangzhi, HU Pan, et al. Multi-objective Transient Stability-constrained Optimal Power Flow Model Considering Source-Load Uncertainties[J]. 2025, 53(8): 37-45. DOI： 10.20204/j.sp.2025.08005.

摘要

为应对新能源并网及柔性负荷增长引发的电力系统不确定性问题，提出一种考虑源-荷双侧不确定性的多目标暂态稳定约束最优潮流（MO-TSCOPF）模型及求解方法。首先，采用D-Vine-Copula结合拉丁超立方抽样（LHS）生成风光出力场景，并利用卷积神经网络-长短期记忆网络-注意力机制（CNN-LSTM-Attention）组合模型预测负荷变化；其次，计及系统不确定因素、静态稳定约束与暂态稳定约束，构建以发电燃料成本及传输损耗最小化为目标的MO-TSCOPF模型；最后，采用非支配排序遗传算法Ⅲ（NSGA-Ⅲ）进行求解。算例分析表明，所提模型可有效应对源-荷不确定性，在降低燃料成本和传输损耗的同时，显著提升系统暂态稳定水平。

Abstract

To address power system uncertainties arising from renewable energy integration and flexible load growth， this paper proposes a multi-objective transient stability-constrained optimal power flow （MO-TSCOPF） model incorporating source-load uncertainties and its solution method. First， D-Vine-Copula combined with latin hypercube sampling （LHS） generates wind-PV output scenarios， while a hybrid convolutional neural network-long short-term memory-attention mechanism （CNN-LSTM-Attention） model predicts load variations. Second， accounting for system uncertainties， static stability constraints， and transient stability constraints， an MO-TSCOPF model is formulated with the objective of minimizing both generation fuel costs and transmission losses. Finally， the non-dominated sorting genetic algorithm III （NSGA-III） is employed for solving the model. Case studies demonstrate that the proposed model effectively coordinates source-load uncertainties， reducing fuel costs and transmission losses while significantly enhancing system transient stability.

关键词

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