Identification of the feasible region for convexified nonlinear security-constrained optimal power flow problem

Abstract

O fluxo de potência ótimo com restrições de segurança (FPORS) é uma poderosa ferramenta para o planejamento e operação de sistemas de potência. Porém, devido ao grande número de variáveis e restrições, além de sua não-convexidade, esse problema de otimização apresenta alto custo computacional. O presente trabalho propõe uma nova metodologia para a identificação de restrições que limitem o conjunto viável do problema FPORS não-linear, reduzindo consideravelmente o tempo de processamento para a sua solução. A metodologia transforma o problema não-convexo em convexo usando programação semidefinida (PSD) e emprega um método de recuperação para revelar as restrições requeridas e suficientes para resolver o problema FPORS. Um exemplo ilustrativo detalha as aproximações resultantes da relaxação PSD. Além disso, o sistema New England de 39 barras e um equivalente de 34 barras do sistema Hidro-Québec são usados para verificar a performance da estratégia proposta.

Abstract: Security-constrained optimal power flow (SCOPF) is a powerful tool for power system planning and operation. However, due to the problem non-convexivity and number of variables and constraints, this optimization problem is computationally demanding. This work proposes a new methodology to identify the constraints that bound the feasible set of the nonlinear SCOPF problem, thus considerably reducing the processing time for its solution. The methodology convexify the nonlinear problem using semidefinite programming (SDP) and employs a recovery method to reveal the required and sufficient constraints to solve the SCOPF problem. An illustrative example details the approximations resulting from SDP relaxation, and the New England test system and a 34-bus equivalent of the Hydro-Québec system are used to verify the performance of the proposed approach.