Day-ahead Reactive Power Schedule Optimization Based on Complementary Constraints and Absolute Value Linearization Relaxation

HUANG Hua; XU Taishan; GAO Zonghe; BO Lin; LU Jinjun; TU Mengfu

doi:10.7500/AEPS20231008002

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Day-ahead Reactive Power Schedule Optimization Based on Complementary Constraints and Absolute Value Linearization Relaxation

Application Research | 更新时间：2025-06-16

- Day-ahead Reactive Power Schedule Optimization Based on Complementary Constraints and Absolute Value Linearization Relaxation
- Automation of Electric Power Systems Vol. 49, Issue 3, Pages: 156-169(2025)
- 作者机构：
  
  1.电网运行风险防御技术与装备全国重点实验室，江苏省南京市 211106
  2.国电南瑞科技股份有限公司，江苏省南京市 211106
  3.国网电力科学研究院有限公司（南瑞集团有限公司），江苏省南京市 211106
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  State Grid Corporation of China(5108-202440046A-1-1-ZN)
- DOI：10.7500/AEPS20231008002
  CLC：
- Received：08 October 2023，
  
  Revised：2024-05-11，
  
  Published Online：22 October 2024，
  
  Published：10 February 2025
- 稿件说明：
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黄华,徐泰山,高宗和等.基于互补约束和绝对值线性化松弛的日前无功计划优化[J].电力系统自动化,2025,49(3):156-169.

HUANG Hua,XU Taishan,GAO Zonghe,et al.Day-ahead Reactive Power Schedule Optimization Based on Complementary Constraints and Absolute Value Linearization Relaxation[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(3):156-169.
黄华,徐泰山,高宗和等.基于互补约束和绝对值线性化松弛的日前无功计划优化[J].电力系统自动化,2025,49(3):156-169. DOI： 10.7500/AEPS20231008002.

HUANG Hua,XU Taishan,GAO Zonghe,et al.Day-ahead Reactive Power Schedule Optimization Based on Complementary Constraints and Absolute Value Linearization Relaxation[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(3):156-169. DOI： 10.7500/AEPS20231008002.

摘要

为高效求解大规模非线性含多时段耦合绝对值约束和整数变量的日前无功计划优化问题，提出了一种基于互补约束和绝对值线性化松弛的两阶段优化算法。通过线性化方法松弛多时段耦合绝对值约束，并基于互补条件和离散变量等价转换，将原问题转换为含互补约束的连续数学规划问题。将求解步骤分为两个阶段，并采用内点法依次求解。首先，不计互补约束，快速获得离散变量近似优化解；然后，求解含互补约束的完整模型以获得离散变量和连续变量的精确优化解。此外，为减少内点法迭代时综合海森矩阵的计算量，提出了一种快速稀疏存储计算方法。IEEE 118节点等标准测试系统和实际省级电网的仿真结果表明了所提算法的有效性、快速性及其在实际大规模电力系统的工程适用性。

Abstract

A two-stage optimization algorithm based on complementary constraints and absolute value linearization relaxation is proposed to efficiently solve the large-scale nonlinear day-ahead reactive power schedule optimization problems with multi-time period coupling absolute value constraints and integer variables. By using a linearization method to relax the multi-time period coupling absolute value constraints

and based on equivalence transformation between complementary conditions and discrete variables

the original problem is transformed into a continuous mathematical programming problem with complementary constraints. The solution steps are decomposed into two stages which are solved by the interior point method sequentially. Firstly

the approximate optimization solution for discrete variables is quickly obtained without considering complementary constraints. Then

the complete model with complementary constraints is solved to obtain the accurate optimization solutions for both discrete and continuous variables. In addition

a fast sparse storage calculation method is proposed to reduce the computational complexity of the integrated Hessian matrix during the iteration of the interior point method. The simulation results of standard test systems such as the IEEE 118-bus system and an actual provincial power grid demonstrate the effectiveness and rapidity of the proposed algorithm

as well as its engineering applicability in real large-scale power systems.

关键词

Keywords

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