INVESTIGATION OF FEASIBLE AND LIMITING OPERATING REGIMES OF ELECTRIC POWER SYSTEMS

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Статья посвящена анализу области допустимых режимов энергетических систем. Рассматриваются задачи вычисления допустимых и предельных режимов энергосистем, анализа геометрии области допустимых режимов и генерирования точек в этой области. Проводятся параллели с работами Б.Т. Поляка по анализу образа квадратичного отображения, модификации метода Ньютона и развитию методов генерации асимптотически равномерных выборок в областях со сложной геометрией. Особое внимание уделено методу Ньютона с условием трансверсальности и его применению для построения процедуры граничного оракула и генерации с его помощью точек в области допустимых режимов.

References

  1. Polyak B. Convexity of quadratic transformations and its use in control and optimization //J. Optim. Theor. Appl. 1998. V. 99. P. 553-583.
  2. Polyak B. Convexity of nonlinear image of a small ball with applications to optimization // Set-Valued Analysis. 2021. V. 9. P. 159-168.
  3. Polyak B., Gryazina E. Convexity/nonconvexity certificates for power flow analysis // Advances in Energy System Optimization: Proceedings of the first International Symposium on Energy System Optimization. 2017. P. 221-230.
  4. Ayuev B., Davydov V., Erokhin P., Fast and reliable method of searching power system marginal states // IEEE Transactions on Power Systems. 2016. V. 31. No. 6. P. 4525-4533.
  5. Ali M, Gryazina E, Dymarsky A., Vorobev P. Calculating voltage feasibility boundaries for power system security assessment // Int. J. Elect. Power & Energy Syst. 2023. V. 146. P. 108739.
  6. Ali M, Ali M.H., Gryazina E., Terzija V. Calculating multiple loadability points in the power flow solution space // Int. J. Elect. Power & Energy Syst. 2023. V. 148. P. 108915.
  7. Gryazina E., Polyak B. On the root invariant regions structure for linear systems // IFAC Proceedings Volumes. 2005. V. 38. No. 1. P. 90-95.
  8. Gryazina E., Polyak B. Stability regions in the parameter space: D-decomposition revisited // Automatica. 2006. V. 42. No. 1. P. 13-26.
  9. Polyak B., Tremba A. Sparse solutions of optimal control via Newton method for under-determined systems //J. Global Optim. 2020. V. 76. No. 3. P. 613-623.
  10. Polyak B, Tremba A. New versions of Newton method: step-size choice, convergence domain and under-determined equations // Optim. Method. and Soft. 2020. V. 35. No. 6. P. 1272-1303.
  11. Ali M., Dymarsky A., Turitsyn K. Transversality enforced Newton-Raphson algorithm for fast calculation of maximum loadability // IET Generat. Transmis. Dis-tribut. 2018. V. 12. No. 8. P. 1729-1737.
  12. Ali M., Gryazina E., Turitsyn K. Fast calculation of the transfer capability margins // IEEE Milan PowerTech. 2019. P. 1-6.
  13. Ali M, Gryazina E, Khamisov O., Sayfutdinov T. Online assessment of voltage stability using Newton-Corrector algorithm // IET Generat. Transmis. Distribut. V. 14. No. 19. P. 4207-4216.
  14. Baluev D, Ali M, Gryazina E. State of the art approach for comprehensive power system security assessment-Real case study // Int. J. Elect. Power & Energy Syst. 2024. V. 155. P. 109594.
  15. S’auer P.W., Pai M.A., Power system steady-state stability and the load-flow Jacobian // IEEE Transact. Power Syst. 1990. V. 5. No. 4. P. 1374-1383.
  16. Tremba A., Calafiore G., Dabbene F, Gryazina E, Polyak B., Shcherbakov P, Tempo R., RACT: Randomized algorithms control toolbox for MATLAB // IFAC Proceedings Volumes. 2008. V. 41. No. 2. P. 390-395.
  17. Polyak B., Gryazina E. Randomized methods based on new Monte Carlo schemes for control and optimization // Ann. Oper. Res. 2011. V. 189. P. 343-356.
  18. Веников В.А. Переходные электромеханические процессы в электрических системах. М.: Высш. шк., 1985.
  19. Аюев Б.И., Давыдов В.В., Ерохин П.М., Нейумин В.Г., Вычислительные модели потокораспределения в электрических системах: монография. М.: Флинта, 2008.
  20. Жданов П.С. Вопросы устойчивости электрических систем. М.: Энергия, 1979.
  21. Идельчик В.И. Электрические системы и сети. М.: Энергоатомиздат, 1989.
  22. Diaconis P. The markov chain monte carlo revolution // Bull. Amer. Math. Soc. 2009. V. 46. No. 2. P. 179-205.
  23. Turchin V.F. On the computation of multidimensional integrals by the monte-carlo method // Theor. Probab. Appl. 1971. V. 16. No. 4. P. 720-724.
  24. Smith R. Efficient Monte Carlo procedures for generating points uniformly distributed over bounded regions // Oper. Res. 1984. V. 32. No. 6. P. 1296-1308.
  25. Polyak B., Shcherbakov P., Why does Monte Carlo fail to work properly in highdimensional optimization problems? // Theor. Probab. Appl. 2017. V. 173. P. 612-627.
  26. Polyak B., Gryazina E. Markov Chain Monte Carlo method exploiting barrier functions with applications to control and optimization // 2010 IEEE International Symposium on Computer-Aided Control System Design. 2010. P. 1553-1557.
  27. Gryazina E., Polyak B. Random sampling: Billiard walk algorithm // Eur. J. Oper. Res. 2014. V. 238. No. 2. P. 497-504.
  28. Vittal V., Martin D., Chu R., Fish J., Giri J.C., Tang C.K., Villaseca F.E., Farmer R.G. Transient stability test systems for direct stability methods // IEEE Transact. Power Syst. 1992. V. 7. No. 1. P. 37.
  29. Working Group. Common format for exchange of solved load flow data. // IEEE Transact. Power Apparat. Syst. 1973. No. 6. P. 1916-1925.
  30. Ali M., Baluev D., Ali M.H., Gryazina E. A Novel Open Source Power Systems Computational Toolbox // North American Power Symposium (NAPS). 2021. P. 1-6.
  31. Lesieutre B.C., Hiskens I.A., Convexity of the set of feasible injections and revenue adequacy in FTR markets // IEEE Transact. Power Syst. 2005. V. 20. No. 4. P. 1790-1798.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2024 The Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».