基于Levenberg-Marquardt算法的大规模系统无功补偿决策方法

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针对大规模电力系统提出了一种无功补偿选点和定容方法,在提高全网有功承载能力的同时改善关键节点的抗负荷扰动能力。首先设计了兼顾灵敏度和电压稳定裕度的节点薄弱性指标,用以识别电压薄弱环节;然后建立了计及电压稳定性的无功优化模型;最后采用改进的自适应 LM 算法加以求解。与传统方法相比,文中方法具有良好的寻优能力和计算性能。通过在标准系统和实际系统上进行算例测试,验证了算法的鲁棒性和实用性。“,”ABSTRACT:A novel approach was proposed to determine the location and capacity of reactive power compensation for large-scale power systems. This approach considered not only the overall load capacity of the system but also the ability of vulnerable nodes to resist load disturbance. This paper firstly designed the vulnerability indicator for vulnerable nodes recognition in the system, and then the voltage stability optimization model was established. Finally self-adaptive Levenberg-Marquardt (LM) algorithm was improved to solve the optimization model. Comparing to the traditional optimal power flow (OPF) algorithms, this work demonstrates high optimization ability and calculation performance. The robustness and practicability of the method were tested in standard and real systems.
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