改进的信赖域内点算法在OPF中的应用

最优潮流的研究涌现出许多优秀方法。基于内点法的逐线性规划方法因其不需要形成海森阵及收敛精度处理灵活等优点,在电力系统中获得广泛应用。信赖域内点法可以很好地解决逐线性规划方法中的步长调整问题。文中基于现代内点理论提出一种改进的信赖域内点算法。新算法提出以下改进措施:①由常规潮流获得初始点,改善信赖域子问题可行性;②迭代中无须与潮流计算配合,增加算法通用性;③引入变量到信赖域子问题模型中确保计算的连续性;④改进信赖域子问题模型,提高计算精度;⑤调整收敛判据,加快计算速度;⑥由现代内点法求解信赖域子问题,并构造简约修正方程,减小计算量。用改进算法求解两类OPF问题。在IEEE14-300节点测试系统进行数值计算,表明所提出算法的正确性和有效性。     

基于加权预测-校正内点法的混合直流输电系统最优潮流

针对预测-校正内点法求解混合直流输电（hybrid HVDC）系统最优潮流（OPF）时可能存在过校正而导致的发散问题,提出了基于加权预测-校正内点法的hybrid HVDC系统OPF算法。该算法保留了预测-校正内点法的预测步骤,将校正步进行加权,动态选择了校正方向在总的牛顿方向所占的比例,比较好地解决了预测-校正内点法校正错误而不收敛的问题。算例仿真表明,对hybrid HVDC系统进行OPF计算,能使系统处于更经济的运行状态。通过对多个IEEE节点系统进行仿真测试,验证了加权预测-校正内点法的有效性和正确性。     

基于扩展二次锥规划的最优潮流模型研究

针对最优潮流(Optimal Power Flow,OPF)随着系统规模的增加出现求解效率偏低问题,建立了一种基于扩展二次锥规划(Extended Second-Order Cone Programming,ESOCP)的最优潮流矢量化模型。该模型由非线性OPF变形得到。其中节点功率方程等价转换为线性表达式,在采用原始-对偶内点法对其求解时,可以有效降低海森阵的稠密度,提高求解效率,并能保持内点法优良的求解特性。同时利用电力网络的支路节点关联关系对模型约束条件进行预处理,减少约束和变量数,令算法计算性能和求解效率得到大幅提高。通过对IEEE-4到300节点5个标准系统以及一个1047实际系统进行仿真计算表明:ESOCP-OPF模型与变形前OPF模型计算结果一致,说明所提模型是正确且有效的。所提预处理方法进一步提高计算效率,且对大规模系统更有效,具有较好的实际应用价值和前景。     

求解最优潮流问题的内点半定规划法

基于内点半定规划(semi-definite programming,SDP),提出一种求解最优潮流(optimal power flow,OPF)的新方法--SDP-OPF法。该方法将非凸OPF问题等价转换为半定规划问题,然后应用原始-对偶内点法求解。根据OPF半定规划模型的特点,采用基于半定规划的稀疏技术,使存储效率和计算性能得以大幅度提高。以4节点的简单电力系统为例,展示模型等价转换的过程及如何获取原OPF问题的解。IEEE-300节点等6个标准系统的仿真计算表明：所提算法具有超线性收敛性,其计算结果与内点非线性规划的结果一致,且能保证解的全局最优性,可在多项式时间内完成,是一种应用前景广阔的方法。     

基于最优中心参数的多中心校正内点最优潮流算法

为加快最优潮流(optimal power flow,OPF)问题的求解,基于最优中心参数(optimal centering parameter,OCP)及改进多中心校正(improved multiple centrality corrections,IMCC)技术,提出一种求解最优潮流(optimal power flow,OPF)问题的新型快速内点算法(OCP-IMCC interior point method,OCP-IMCCIPM)。结合均衡距离–评价函数(equilibrium distance-quality function,ED-QF),给出最优中心参数评价模型,采用线性化技术对模型近似,以降低模型计算量。利用线搜索技术实现近似模型求解以确定最优中心参数,该参数使得所提算法具有更多的优势步和更少的迭代次数。IMCC技术可进一步拉大迭代步(尤其是非优势步)步长,实现算法更快收敛。14—1047节点系统的仿真结果表明,与其他多种内点算法相比,所提OCP-IMCCIPM算法具有更大的迭代步长和更快的收敛速度以及更好的计算效果。     

利用凝聚函数代理非线性不等式约束的内点优化潮流算法

为加快电力系统优化潮流(optimal power flow,OPF)问题的求解,提出了利用凝聚函数法代理非线性不等式约束的优化潮流算法。鉴于优化潮流的数学模型中包括了大量的非线性不等式约束条件,尤其在计算大规模电力系统优化潮流时,对非线性不等式约束条件的处理耗费了大量的计算时间。文中将多个非线性不等式约束用一个凝聚函数代替,极大地减少了大规模电力系统优化潮流计算矩阵的维数,然后利用内点法进行求解。对IEEE大规模测试系统进行仿真,结果表明该混合算法具有收敛速度快、迭代迅速的优点。     

基于内点半定规划法的含UPFC的最优潮流

传统最优潮流(OPF)问题是一个非凸优化问题,统一潮流控制器(UPFC)的引入进一步增加了OPF问题的非凸程度,因此传统内点法无法有效保证所得解的全局最优性。基于此,将对初值选取不敏感、具有全局收敛能力的内点半定规划(SDP)算法推广至计及UPFC的电力系统OPF问题中,将UPFC变量添加至系统状态变量中,并对增广变量进行优化重组,利用直角坐标的二次形态将含UPFC的OPF问题映射到SDP空间。对IEEE 30、57、118、300节点系统和一个实际系统进行算例测试,结果表明所提算法有效保证了所得解的全局最优性,对增广变量的优化重组有效提高了算法的计算效率和数值稳定性。     

结合半正定规划和非线性规划模型的OPF混合优化算法研究

以内点法求解最优潮流(optimal power flow,OPF)的经典非线性规划模型已得到广泛应用,但无法保证解的全局最优性。而求解OPF的半正定规划模型,在一定条件下能获得全局最优解,但存在计算时间长和可能无法获得可行解的缺点。因此,文中提出一种结合非线性规划和半正定规划模型两者优势求解OPF问题的混合优化方法,以实现在更短的时间内获得全局最优解。首先,提出验证由内点法求解OPF非线性规划模型(nonlinear programming,NLP)所得解是否为全局最优的充分条件。若非全局最优,则基于OPF的半正定规划模型给出由该局部最优解出发的下降方向,并通过步长控制得到新的初值,交由内点法重新求解OPF的非线性规划模型。算例测试结果表明,该算法在避免求解完整半正定模型需耗费大量时间的同时,能够有效跳出非线性规划模型的局部最优解,收敛到全局最优解或更优的解。     

基于内点割平面法的混合整数最优潮流算法

提出了一种采用内点割平面法求解混合整数最优潮流(OPF)的算法。该算法循环执行3个步骤：①求解OPF的可行解并将其线性化；②从线性内点法的最优解中判断基变量；③根据基变量产生混合整数割平面。与单纯形割平面法相比，内点割平面法不仅简单易实现，计算效率高，而且随着问题规模的增加，更能发挥其多项式时间特性的优点。文中还对退化问题的处理以及稀疏技巧的应用进行了深入的讨论。通过对IEEE典型系统的数值仿真计算显示出所提算法对于大型电力系统最优潮流问题的精确求解是非常有效的。     

基于二阶网络模型的电力系统最优潮流计算

提出了一种基于二阶网络模型的最优潮流(Optimal Power Flow,OPF)模型;基于二阶网络模型的OPF不仅可以克服直流OPF的缺点,即准确地描述出线路上的有功损耗,且可以转化成非线性的凸规划,从而保证快速收敛到全局最优解。基于二阶网络模型的OPF问题,采用鲁棒性好、收敛速度快的预测校正内点法求解。为了显示模型的合理性和相应算法的有效性,采用IEEE30节点、IEEE118节点和IEEE300节点3个测试系统进行数值仿真。     

基于简化零空间内点法VSC-HVDC离散化最优潮流的研究

在求解含电压源换流器的高压直流输电(Voltage Source Converter based High Voltage Direct Current, VSC-HVDC)的交直流系统最优潮流(Optimal Power Flow, OPF)问题时,常使用原对偶内点法或智能算法。但原对偶内点法无法很好地解决含离散变量的OPF(如无功优化),而智能算法在解决此类问题时易陷入局部最优解,同时计算时间过长。因此,提出一种含离散惩罚函数的简化零空间内点算法。算法的主要思想是以简化零空间内点法(下称S-NSIPM)为框架,对连续变量进行优化,当收敛函数小于一定值时,在离散量的计算中引入罚函数,同时随着迭代量差值的变化随时调整罚函数的罚因子的大小。通过算例表明,该算法稳定性高,寻优和适应能力强,能够很好地解决含VSC-HVDC交直流系统的离散变量的优化问题。     

暂态稳定约束下的最优潮流

提出了求解暂态稳定性约束下最优潮流(OTS)的新方法。该方法把OTS分解为最优潮流(OPF)和最优控制2个子问题。最优控制在迭代中OPF运行点上求取相关机组在暂态稳定约束下的有功输出极限，并以此作为OPF计算的附加约束条件。如此交替求解上述2个子问题即可得出OTS的解。该算法将微分方程表示的约束等值成控制变量的不等式约束，即增补了与故障数目相关的不等式约束，因此，该求解OTS算法的实现相对简单，可处理多个预想故障，并要可采用其它有效的OPF非线性规划方法求解，复杂度与常规OPF相同。文章通过10机典型新英格兰系统上的算例说明了OTS新算法的有效性和合理性。     

基于凝聚函数的电力系统无功互补优化模型与算法

基于非线性互补函数和凝聚函数提出了一种处理电力系统无功优化问题中离散变量的光滑化模型,并结合现代内点法对模型进行求解。所提方法首先在不考虑离散变量的情况下进行无功优化预计算,快速获取离散变量的两界,并以此构造互补约束条件;然后将互补约束转化为等价的非光滑方程组,并利用凝聚函数进行光滑逼近,从而将无功优化问题转化为一般的非线性规划问题进行求解,有效地解决了求解离散量时存在的时间与精度之间的矛盾。对30至1780节点系统的计算结果表明,该算法计算效率高、收敛性好,在求解含离散变量的大规模非线性规划问题中有很好的应用前景。     

基于非诚实牛顿法和雅可比迭代的电力系统时域计算隐式梯形积分交替求解算法

基于隐式梯形积分的交替求解法由于数值稳定性好,计算简单,广泛应用于电力系统暂态稳定计算,但其收敛性与计算效率之间存在权衡问题。该文分析交替求解法的迭代收敛过程,提出基于雅可比迭代的交替求解算法。该算法在求解非线性代数方程组时引入雅可比矩阵,提高算法迭代收敛性;利用非诚实牛顿法(very dishonest Newton method,VDHN)更新雅可比矩阵,减少计算复杂度。同时,该算法在求解线性代数方程组时,采用雅可比迭代法,提高计算效率。基于IEEE标准16机68节点系统,对比分析原始交替求解法、改进交替求解法、VDHN直接法和所提方法的正确性、迭代收敛过程及计算效率,证明所提方法的优越性。     

基于改进MCCIPM的含TCPST电力系统最优潮流计算

随着可控移相器(TCPST)在现代电力系统中应用水平的逐渐提高,计及TCPST的系统最优潮流(OPF)计算迎来了新的挑战。文中提出了一种基于改进内点法的含TCPST电力系统OPF计算方法。首先,结合TCPST接入系统的等效功率注入模型,以系统有功网损最小为目标建立含TCPST的最优潮流模型;其次,为提高收敛速度,文中针对多中心-校正内点法(MCCIPM)进行改进,提高了仿射方向迭代步长并重新配置关键映射参数;最后,基于改进后的MCCIPM,在IEEE 14、IEEE 30和IEEE 118节点网络完成OPF计算。测试结果表明,TCPST具有控制线路潮流分布的能力,验证了文中计算方法在求解效率上的优越性。     

基于过滤集合的内点无功优化研究

基于过滤集合的内点算法是在传统原对偶内点法的基础上引入了可更新的过滤集合。由于采用过滤集合代替了传统的罚函数方法,该算法可以有效避免惩罚系数对算法收敛性和收敛速度的影响。同时过滤集合在迭代过程中会不断地更新,以确保在下一次迭代时新的运行点不会返回到上次迭代点的邻域内,从而解决了在迭代过程中发生振荡而导致算法难以收敛的问题。应用该方法求解电力系统无功优化问题时能有效处理目标函数中的大量不等式约束。对IEEE30、57、118标准算例的分析和试算表明,所提算法具有很好的收敛性,运算速度快。     

基于信赖域内点法的最优潮流算法

在电力市场环境下 ,诸多问题 (例如实时电价、网络阻塞管理和可用传输能力的计算等 )都需要最优潮流 ( OPF)作为理想的工具。文中基于信赖域的思想提出了求解 OPF的新算法。该算法连续求解线性规划 ( LP)子问题 ,通过信赖域决定线性化步长的选取 ,由多步中心校正原—对偶内点法求解信赖域 LP子问题 ,并采用了一个物理策略以改善 OPF算法的稳定性。对国外一个 662节点实际电力系统进行了数值计算 ,结果表明该算法是快速、鲁棒的 ,具有实用意义     

考虑交流潮流约束的机组组合并行解法

针对传统机组组合模型的种种不足,该文提出了一种考虑交流潮流约束及静态安全约束的机组组合模型,并给出了一种完整的并行化解法。该法借助于扩展拉格朗日松弛法和变量复制技术,将原问题转换为其对偶问题,并利用附加问题原理将对偶问题分解为动态规划和最优潮流(OPF)子问题。对于OPF子问题,采用鲁棒性好、收敛速度快的预测校正内点法求解,同时在求解过程中,采用并行处理技术。IEEE118节点及IEEE300节点仿真结果表明,该方法收敛性好,非常适合并行处理。     

求解大规模AC/DC最优潮流的连续递推内点算法

提出连续递推的内点算法框架,以期解决原始–对偶内点法求解大规模交直流系统最优潮流收敛难的问题。基于牛顿法的连续递推思想,将一阶KKT(Karush-Kuhn-Tucker)非线性方程组转化为自治常微分方程组,可采用多种数值积分方法求解,进而获得不同于传统牛顿法的新方向,改善了原始–对偶内点法的收敛性。多达11585条线路的5个大规模实际系统的计算表明,该算法步长大、收敛性好、鲁棒性强,特别适合求解大规模交直流系统在苛刻运行条件下的最优潮流问题,具有广阔的应用前景。     

基于依赖域内点法的最优潮流算法

在电力市场环境下，诸多问题（例如实时电价，网络阻塞管理和可用传输能力和计算等）都需要最优潮流（OPF）作为理想的工具。文呀在于依赖域的思想提出了求解OPF的新算法。该算法连续求解线性规划（LP）子问题，通过依赖域决定线性化步长的选取，由多步中心校正原－对偶内点法求解依赖域LP子问题，并采用一个物理策略以改善OPF算法的稳定性。对国外一个662苍点实际电力系统进行了数值计算，结果表明该算法是快速，鲁棒的，具有实用意义。