[论文解读] A Model Predictive Approach to Preventing Cascading Failures of Power Systems

Chao Zhai, Hehong Zhang+2 more|arXiv (Cornell University)|Oct 14, 2017

Power System Optimization and Stability参考文献 17被引用 8

一句话总结

本文提出一种基于凸优化和鞍点动态的模型预测控制方法，通过实时智能切负荷来预防电力系统中的级联故障。该方法利用基于直流潮流的级联故障传播预测模型，实现切负荷决策的全局收敛，有效稳定了在扰动下的IEEE 57-bus系统。

ABSTRACT

Power system blackouts are usually triggered by the initial contingency and then deteriorate as the branch outage spreads quickly. Thus, it is crucial to eliminate the propagation of cascading outages in its infancy. In this paper, a model predictive approach is proposed to protect power grids against cascading blackout by timely shedding load on buses. The cascading dynamics of power grids is described by a cascading outage model of transmission lines coupled with the DC power flow equation. In addition, a nonlinear convex optimization formulation is established to characterize the optimal load shedding for the mitigation of cascading failures. As a result, two protection schemes are designed on the basis of the optimization formulation. One scheme carries out the remedial action once for all, while the other focuses on the consecutive protection measures. Saddle point dynamics is employed to provide a numerical solution to the proposed optimization problem, and its global convergence is guaranteed in theory. Finally, numerical simulations on IEEE 57 Bus Systems have been implemented to validate the proposed approach in terms of preventing the degradation of power grids.

研究动机与目标

• 通过主动缓解故障传播，解决预防电力系统级联停电的挑战。
• 开发一种实时、依赖扰动的保护架构，能够根据系统状态的动态变化进行自适应调整，而非依赖固定的预想方式。
• 将最优切负荷问题建模为凸优化问题，以在级联事件期间最小化系统性能退化。
• 通过鞍点动态确保解的全局收敛，实现可靠且稳定的控制。
• 对比两种保护方案——一次性和重复性方案——在电力系统紧急控制中的有效性。

提出的方法

• 使用基于直流潮流的输电线路停运动力学框架对级联故障进行建模。
• 将最优切负荷问题表述为带有有功功率限制约束的非线性凸优化问题。
• 采用鞍点动态方法数值求解该优化问题，确保解能全局收敛至最优解。
• 设计两种保护方案：一次性纠正措施（非重复性）和连续、时序控制（重复性），以实现动态响应。
• 集成相量测量单元（PMU）数据，实现系统状态的实时监测与扰动检测。
• 利用拉格朗日松弛法与Karush-Kuhn-Tucker（KKT）条件，推导出用于数值求解的鞍点动态方程。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何利用预测控制实现实时预测和缓解电力系统中的级联故障？
• RQ2 在级联故障期间，何种切负荷策略能最小化系统性能退化？
• RQ3 一次性纠正措施与连续重复保护方案在防止停电方面的性能表现有何差异？
• RQ4 在电力系统约束条件下，鞍点动态能否保证最优切负荷问题解的全局收敛？
• RQ5 所提出的模型预测方法在级联故障情景下，能在多大程度上稳定IEEE 57-bus系统？

主要发现

• 所提出的模型预测控制方法通过预测并缓解故障传播，成功防止了IEEE 57-bus系统中的级联故障。
• 非重复性保护方案通过一次控制动作实现最优切负荷，有效最小化系统性能退化，并保证收敛性。
• 重复性保护方案提供连续的控制更新，能够动态适应系统状态的演变，显著提升系统韧性。
• 鞍点动态确保了解的全局收敛，其理论有效性通过李雅普诺夫稳定性分析得到证明。
• 基于直流潮流建模的凸优化公式能够高效且可靠地计算最优切负荷决策。
• 数值仿真结果表明，两种方案均显著降低了级联停电风险，其中重复性方案在长期扰动下表现更优。