Порівняльний аналіз алгоритмів оптимального розподілу потоків потужності в мережах із розподіленою генерацією
DOI:
https://doi.org/10.31861/sisiot2026.1.01009Ключові слова:
оптимальний розподіл потоків потужності, розподілені енергетичні ресурси, розподілена оптимізація, розподільна мережа, замкнений контур керуванняАнотація
У статті подано постановку оптимізаційної задачі та порівняльний аналіз алгоритмів оптимального розподілу потоків потужності в реальному часі (Real-Time Optimal Power Flow, RT-OPF) для розподільчих мереж із високою часткою розподілених джерел енергії (РДЕ), зокрема сонячної та вітрової генерації та акумуляторних систем накопичення енергії. Мінлива природа багатьох РДЕ та поява двонаправлених потоків потужності підвищують ризик порушення режимних обмежень, насамперед відхилень напруги та перевантажень елементів мережі, що зумовлює потребу у швидких механізмах координації РДЕ, здатних працювати у часовому масштабі часток секунди за обмеженої пропускної здатності каналів зв’язку. Задачу RT-OPF сформульовано як задачу оптимізації з обмеженнями, у якій уставки активної та реактивної потужності РДЕ вибираються для мінімізації сукупних небажаних ефектів і експлуатаційних витрат за умови дотримання локальних технічних обмежень пристроїв та мережевих режимних лімітів. Розглянуто три алгоритмічні підходи, широко описані в літературі: прямо-двоїстий градієнтний метод (Primal-Dual Gradient Method, PDGM), метод змінних напрямків множників Лагранжа (Alternating Direction Method of Multipliers, ADMM) та метод проксимальної атомарної координації (Proximal Atomic Coordination, PAC). Порівняння виконано за п’ятьма практично важливими критеріями: кількість ітерацій на один керуючий інтервал, складність локальних обчислень, комунікаційні вимоги та масштабованість, стійкість до затримок і часткової асинхронності, а також здатність забезпечувати дотримання локальних і мережевих обмежень у замкненому контурі керування. Показано, що PDGM зазвичай є найбільш придатним базовим вибором для RT-OPF у масштабних агрегаторних системах завдяки простоті локальних оновлень і компактному обміну даними, тоді як PAC забезпечує більш плавну поведінку поблизу активних обмежень ціною більш ресурсоємного локального кроку. ADMM може досягати високої точності консенсусного узгодження за достатньої кількості ітерацій, однак практично більш доцільний у повільніших контурах керування та за наявності надійної синхронної інфраструктури зв’язку.
Завантажити
Посилання
G. Kostenko and O. Zgurovets, “Current State and Prospects for Development of Renewable Distributed Generation in Ukraine,” Syst. Res. Energy, no. 2, pp. 4–17, 2023, doi: 10.15407/srenergy2023.02.004.
V. Babak and M. Kulyk, “Increasing the Efficiency and Security of Integrated Power System Operation Through Heat Supply Electrification in Ukraine,” Sci. Innov., vol. 19, no. 5, pp. 100–116, 2023, doi: 10.15407/scine19.05.100.
O. Kyrylenko, S. Denysiuk, and I. Blinov, “Digital Transformation of the Energy Industry: Current Trends and Tasks,” Pr. Inst. Elektrodyn. NAS Ukr., vol. 65, pp. 5–14, 2023, doi: 10.15407/publishing2023.65.005.
I. Diahovchenko, G. Morva, A. Chuprun, and A. Keane, “Comparison of Voltage Rise Mitigation Strategies for Distribution Networks with high Photovoltaic Penetration,” Renew. Sustain. Energy Rev., vol. 212, Art. no. 115399, 2025, doi: 10.1016/j.rser.2025.115399.
A. Bernstein, E. Dall`Anese, and A. Simonetto, “Online Primal-Dual Methods with Measurement Feedback for Time-Varying Convex Optimization,” IEEE Trans. Signal Process., vol. 67, no. 8, pp. 1978–1991, Apr. 2019, doi: 10.1109/TSP.2019.2896112.
G. Kostenko and A. Zaporozhets, “Enhancing of the Power System Resilience through the Application of Micro Power Systems (Microgrid) with Renewable Distributed Generation,” Syst. Res. Energy, no. 3, pp. 25–38, 2023, doi: 10.15407/srenergy2023.03.025.
I. Khomenko, A. Shkrebela, and V. Orlov, “Optimization of Distribution Network Mode by Voltage Under Modern Conditions,” Bull. Nat. Tech. Univ. “KhPI”. Ser. Energy: Reliab. Energy Effic., no. 2(9), 2024, doi: 10.20998/EREE.2024.2(9).317375.
O. Hotra et al., “Organisation of the Structure and Functioning of Self-Sufficient Distributed Power Generation,” Energies, vol. 17, no. 1, Art. no. 27, 2024, doi: 10.3390/en17010027.
IEEE Standard for Interconnection and Interoperability of Distributed Energy Resources with Associated Electric Power Systems Interfaces, IEEE Std 1547-2018, Apr. 2018.
Voltage characteristics of electricity supplied by public electricity networks (DSTU EN 50160:2023, EN 50160:2022, IDT). Kyiv, Ukraine, 2023.
A. Bernstein and E. Dall’Anese, “Real-Time Feedback-Based Optimization of Distribution Grids: A Unified Approach,” IEEE Trans. Control Netw. Syst., vol. 6, no. 3, pp. 1197–1209, Sep. 2019, doi: 10.1109/TCNS.2019.2929648.
E. Dall’Anese, H. Zhu, and G. B. Giannakis, “Distributed Optimal Power Flow for Smart Microgrids,” IEEE Trans. Smart Grid, vol. 4, no. 3, pp. 1464–1475, Sep. 2013, doi: 10.1109/TSG.2013.2248175.
J. Huang, B. Cui, X. Zhou, and A. Bernstein, “A Generalized LinDistFlow Model for Power Flow Analysis,” in Proc. 2021 60th IEEE Conf. Decision and Control (CDC), 2021, doi: 10.1109/CDC45484.2021.9682997.
S. Bolognani and S. Zampieri, “On the Existence and Linear Approximation of the Power Flow Solution in Power Distribution Networks,” IEEE Trans. Power Syst., vol. 31, no. 1, pp. 163–172, Jan. 2016, doi: 10.1109/TPWRS.2015.2395452.
S. Boyd and L. Vandenberghe, Convex Optimization. Cambridge, U.K.: Cambridge Univ. Press, 2004, doi: 10.1017/CBO9780511804441.
E. Dall’Anese, A. Simonetto, and S. Dhople, “Design of distributed controllers seeking optimal power flow solutions under communication constraints,” in Proc. IEEE Conf. Decis. Control (CDC), 2016, doi: 10.1109/CDC.2016.7799426.
S. Boyd, N. Parikh, E. Chu, B. Peleato, and J. Eckstein, “Distributed Optimization and Statistical Learning via the Alternating Direction Method of Multipliers,” Found. Trends Mach. Learn., vol. 3, no. 1, pp. 1–122, 2011, doi: 10.1561/2200000016.
S. Magnússon, G. Qu, and N. Li, “Distributed Optimal Voltage Control with Asynchronous and Delayed Communication,” IEEE Trans. Smart Grid, vol. 11, no. 4, pp. 3469–3482, Jul. 2020, doi: 10.1109/TSG.2020.2970768.
V. C. Gungor et al., “Smart Grid Technologies: Communication Technologies and Standards,” IEEE Trans. Ind. Informat., vol. 7, no. 4, pp. 529–539, Nov. 2011, doi: 10.1109/TII.2011.2166794.
A. Bernstein and E. Dall'Anese, “Real-Time Feedback-Based Optimization of Distribution Grids: A Unified Approach,” IEEE Trans. Control Netw. Syst., vol. 6, no. 3, pp. 1197–1209, Sep. 2019, doi: 10.1109/TCNS.2019.2929648.
Y. Zhang, M. Hong, E. Dall'Anese, S. V. Dhople, and Z. Xu, “Distributed Controllers Seeking AC Optimal Power Flow Solutions Using ADMM,” IEEE Trans. Smart Grid, vol. 9, no. 5, pp. 4525–4537, Sep. 2018, doi: 10.1109/TSG.2017.2662639.
J. Eckstein and D. P. Bertsekas, “On the Douglas–Rachford Splitting Method and the Proximal Point Algorithm for Maximal Monotone Operators,” Math. Program., vol. 55, pp. 293–318, 1992, doi: 10.1007/BF01581204.
T. Erseghe, “Distributed Optimal Power Flow Using ADMM,” IEEE Trans. Power Syst., vol. 29, no. 5, pp. 2370–2380, Sep. 2014, doi: 10.1109/TPWRS.2014.2306495.
J. J. Romvary, G. Ferro, R. Haider, and A. M. Annaswamy, “A Proximal Atomic Coordination Algorithm for Distributed Optimization,” IEEE Trans. Autom. Control, vol. 67, no. 2, pp. 646–661, Feb. 2022, doi: 10.1109/TAC.2021.3053907.
N. Parikh and S. Boyd, “Proximal Algorithms,” Found. Trends Optim., vol. 1, no. 3, pp. 127–239, 2014, doi: 10.1561/2400000003.
P. L. Combettes and J.-C. Pesquet, “Proximal Splitting Methods in Signal Processing,” in Fixed-Point Algorithms for Inverse Problems in Science and Engineering, H. H. Bauschke et al., Eds. New York, NY, USA: Springer, 2011, pp. 185–212, doi: 10.1007/978-1-4419-9569-8.
M. Kraning, E. Chu, J. Lavaei, and S. Boyd, “Dynamic Network Energy Management via Proximal Message Passing,” Found. Trends Optim., vol. 1, no. 2, pp. 70–122, 2014, doi: 10.1561/2400000002.
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2026 Безпека інфокомунікаційних систем та Інтернету речей
Ця робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International License.
