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Linear optimal power flow using cycle flows

机译：使用循环流量的线性最佳功率流

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Linear optimal power flow (LOPF) algorithms use a linearization of the alternating current (AC) load flow equations to optimize generator dispatch in a network subject to the loading constraints of the network branches. Common algorithms use the voltage angles at the buses as optimization variables, but alternatives can be computationally advantageous. In this article we provide a review of existing methods and describe a new formulation that expresses the loading constraints directly in terms of the flows themselves, using a decomposition of the network graph into a spanning tree and closed cycles. We provide a comprehensive study of the computational performance of the various formulations, in settings that include computationally challenging applications such as multi-period LOPF with storage dispatch and generation capacity expansion. We show that the new formulation of the LOPF solves up to 7 times faster than the angle formulation using a commercial linear programming solver, while another existing cycle-base formulation solves up to 20 times faster, with an average speed-up of factor 3 for the standard networks considered here. If generation capacities are also optimized, the average speed-up rises to a factor of 12, reaching up to factor 213 in a particular instance. The speed-up is largest for networks with many buses and decentral generators throughout the network, which is highly relevant given the rise of distributed renewable generation and the computational challenge of operation and planning in such networks. (C) 2018 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译：线性最佳功率流（LOPF）算法使用交流（AC）潮流方程的线性化来优化网络中的发电机调度，这取决于网络分支的负载约束。通用算法使用母线上的电压角作为优化变量，但替代方法在计算上可能是有利的。在本文中，我们提供了对现有方法的回顾，并描述了一种新公式，该公式使用网络图分解为生成树和闭合循环，直接根据流量本身来表示载荷约束。我们提供各种配方的计算性能的综合研究，包括在计算上具有挑战性的应用程序中，例如具有存储调度和发电能力扩展的多周期LOPF。我们证明，使用商用线性规划求解器，LOPF的新公式求解速度比角度公式快7倍，而另一种现有的基于循环的公式求解速度快20倍，平均速度提高了3倍。这里考虑的标准网络。如果发电能力也得到优化，则平均加速率将提高到12倍，在特定情况下达到213倍。对于整个网络中具有许多总线和分散式发电机的网络而言，提速最大，因为分布式可再生能源发电的兴起以及此类网络中运营和计划的计算挑战，这具有很高的相关性。 （C）2018 Elsevier B.V.保留所有权利。

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