基于邻近中心算法的无功优化分解协调计算

针对大规模电网无功优化存在的计算速度慢和数据传输瓶颈问题,提出了一种基于邻近中心算法的无功优化分解协调算法。通过邻近函数构造平滑的拉格朗日函数,避免了增广拉格朗日函数的不可分问题;通过最优梯度更新拉格朗日乘子,大幅减少了迭代次数,并且可以直接确定平滑参数等计算所用参数,仅需要通信交换边界节点和拉格朗日乘子信息即可实现全网无功优化的分解协调计算。算例结果表明,所提算法可以有效提高全网无功优化的计算效率,并且与基于辅助问题原理的分解协调算法相比,其收敛速度更快、计算效率更高。