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New auxiliary variable-based ADMM for nonconvex AC OPF

机译：非透露AC OPF的新型辅助变量基于ADMM

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The main challenge in implementing alternating direction method of multipliers (ADMM) for nonconvex alternating current optimal power flow (AC OPF) is that ADMM method does not guarantee convergence for nonconvex problems. Using auxiliary variables for information exchange among subareas play a critical role in convergence improvement. This paper proposes a new auxiliary variable-based ADMM for nonconvex AC OPF. The proposed approach can improve convergence with less iterations compared with the existing method. The proposed ADMM algorithm is tested for power grids with sizes ranges from 30 buses to 1354 buses. Subareas are generated using spectral clustering based on a graph Laplacian representing network connectivity. The numerical results are compared with those based on the existing auxiliary variables-based method in the literature. Case studies demonstrate improvement in convergence due to the new auxiliary variables.
机译：实现乘法器（ADMM）交替方向方法的主要挑战（ACMM）对于非耦合电流最佳功率流（AC OPF）是ADMM方法不保证非耦合问题的收敛。使用辅助变量进行亚马达亚之间的信息交换在收敛改善中发挥着关键作用。本文提出了一种新的非透露AC OPF的辅助变量基础ADMM。与现有方法相比，所提出的方法可以通过减少迭代来改善收敛性。建议的ADMM算法测试了电网，尺寸的电网从30个总线到1354个总线。使用基于表示网络连接的图拉普拉斯的光谱聚类生成蛛网。将数值结果与基于文献中的现有辅助变量的方法进行比较。案例研究表明由于新的辅助变量引起的收敛性。

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