[论文解读] AC Power Flow Data in MATPOWER and QCQP Format: iTesla, RTE Snapshots, and PEGASE

Cédric Josz, S. Fliscounakis+2 more|arXiv (Cornell University)|Mar 4, 2016

Power System Optimization and Stability参考文献 11被引用 111

一句话总结

发布九个现实的 MATPOWER 格式交流潮流测试用例（包括 iTesla、RTE 快照和 PEGASE）以及一个将它们转换为用于 OPF 分析的 QCQP 形式的 MATLAB 工具，并给出初步数值结果以及对最优性界的讨论。

ABSTRACT

In this paper, we publish nine new test cases in MATPOWER format. Four test cases are French very high-voltage grid generated by the offline plateform of iTesla: part of the data was sampled. Four test cases are RTE snapshots of the full French very high-voltage and high-voltage grid that come from French SCADAs via the Convergence software. The ninth and largest test case is a pan-European ficticious data set that stems from the PEGASE project. It complements the four PEGASE test cases that we previously published in MATPOWER version 5.1 in March 2015. We also provide a MATLAB code to transform the data into standard mathematical optimization format. Computational results confirming the validity of the data are presented in this paper.

研究动机与目标

• 为研究社区提供现实的交流潮流测试用例，以基准 OPF 方法。
• 提供源自 iTesla、RTE 快照和 PEGASE 的数据，以反映法国和欧洲电网的特征。
• 提供一个 MATLAB 工具，将 MATPOWER 数据转换为标准的 QCQP 形式，以便更广泛的适用性。

提出的方法

• 发布九个 MATPOWER 格式的测试用例（iTesla、RTE 快照、PEGASE），并附有详细的来源和数据转换说明。
• 通过应用调整将快照转换为 MATPOWER（如对负发电机的 Pmin 设为零等），以符合 MATPOWER 的约定。
• 提供一个 MATLAB QCQP 转换器（qcqp_opf.m），将 MATPOWER 数据映射到具有矩阵 C、Ak、Bk 的标准复数/实数 QCQP 形式。

实验结果

研究问题

• RQ1 已发布的测试用例在捕捉法国和欧洲情境下的电网特征方面有多真实？
• RQ2 标准 QCQP 形式能否如实地表示这些数据集的交流 OPF 问题？
• RQ3 使用常规方法和基于 SDP 的方法，在这些数据集上可以得到哪些初始可行解和下界？
• RQ4 将当前 SDP 松弛应用于大型 PEGASE 和 RTE 数据实例时的实际限制是什么？

主要发现

• 提供九个测试用例：四个来自 iTesla（法国超高压电网），四个来自 RTE 快照（完整法国超高压+高压电网），以及来自 PEGASE 的最大规模（泛欧虚构电网）。
• 可用 Knitro 求解这些用例的 OPF，参数调整（如 xtol 调整）会影响收敛性和可行性。
• DCOPF 提供一个微不足道的下界；ACOPF（Knitro）解是可行的但局部最优，报告的最优性差距在 0.87% 到 2.14% 之间。
• 基于 SDP 的下界（使用 Sedumi 或 Mosek 的 SDPOPF）结果不稳定；Mosek 提供自洽界，而 Sedumi 常常遇到数值问题；全局最优性证明介于 0.00% 到 2.14%。
• 使用 SDP 松弛进行全局最优性证明对于最大规模的情况（6k–13k 总线）具有挑战性，但作者演示了在其硬件上对大规模问题的可扩展性，并指出数值注意事项。
• 一个 QCQP 转换工具表明 OPF 可以被框架成一个具稀疏性感知的 QCQP，从而便于应用数学社区进行更广泛的方法学测试。