基于一种不可行内点法的电力系统无功优化

在应用内点法进行线性规划时,尚不能保证它的全面收敛性。提出了一种新的算法来求解无功线性优化问题。利用潮流雅可比矩阵直接变换求取灵敏度系数,建立无功优化线性规划模型,同时采用一种不可行内点算法来直接求解该问题。IEEE 14节点、30节点、57节点系统的计算结果表明,该算法能有效求解无功优化线性规划问题,同时在初始点的选择上不要求从内点启动,迭代收敛次数稳定,对计算系统的规模不敏感。     

带界约束的仿射尺度信赖域法的无功优化

为有效处理无功优化模型中不等式约束且不扩大问题的规模,建立了与无功优化问题的库恩-塔克(KKT)条件等价的新模型。通过引入对角矩阵,消去KKT系统中关于界约束的互补关系,减少了变量维数,并采用一类求解带界约束非线性方程组的仿射尺度信赖域算法。该算法具有信赖域的全局搜索性和牛顿法的超线性收敛性,并可保持无功界约束的可行性。对IEEE-30、57、118节点系统进行仿真计算,并与常规非线性优化方法比较,结果表明该方法具有较好的收敛特性和计算效果。     

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     

无功优化算法收敛性讨论

无功优化的算法很多。但影响无功优化算法实际运行时的收敛性有两个因素：一是在优化问题可行域为空时,算法是否对不可行情况进行探测和处理;二是在求解非线性的无功优化问题时,是否对模型的准确性进行限定。首先,介绍了评价和选择一个无功优化算法的原则(问题规模、算法鲁棒性、无解的处理、控制变量的调节数目)后,阐述了应用线性同伦内点法和信赖域方法解决上述问题。选择IEEE-30节点系统为试验系统,对测试系统的计算结果表明,所提算法是可行的。     

求解无功优化的内点线性和内点非线性规划方法比较

将内点线性和内点非线性规划算法应用于求解大型电力系统的无功优化问题，并对两种算法的几个关键问题进行了研究，提出了有效的改进措施。根据从14节点到538节点的5个不同规模试验系统的计算结果，在收敛性能、优化结果和计算速度等方面对这两种算法进行了综合评估。     

电压稳定极限诱导分岔点快速追踪方法

电力系统极限诱导分岔往往是由无功越限引起的,据此提出一种极限诱导分岔点快速追踪方法。首先给出了无功越限导致系统电压失稳的判据。远离分岔点时利用局部曲线拟合技术,自适应确定负荷增长步长,快速逼近分岔点;在靠近分岔点处采用二阶灵敏度方法对增长步长内PV节点到PQ节点转换的PV节点集触发无功上限排序,校正负荷增长步长,再结合步长折半搜索方法和分岔点判据很容易追踪到系统的极限诱导分岔点。对IEEE 118节点测试系统的计算结果表明,所提方法是快速、实用的。     

拟牛顿信赖域法在非线性状态估计中的应用

提出一种基于拟牛顿信赖域法的电力系统非线性状态估计法。用拟牛顿法构造海森矩阵,虽然只利用了目标函数的一阶导数信息和目标函数值信息,但由于保证了正定条件和拟牛顿条件,比解析求得海森矩阵更高效稳定。用信赖域法代替原来的线搜索方法求解下降方向和步长,减少了算法的计算时间。通过对多个节点系统的仿真测试,验证了该算法的有效性。     

应用改进模拟植物生长算法求解无功优化问题

为了提高求解电力系统无功优化问题的计算速度,提高得到全局最优解的概率,保证电力系统的安全、经济、稳定运行,论文对模拟植物生长算法进行了改进并应用于求解无功优化问题;提出了最佳生长点集规模和变步长的寻优策略,调整了无功优化的约束条件和变量类型。理论分析与IEEE30节点系统的计算分析结果均表明该研究方法求解系统无功优化问题,对系统参数要求更宽松,计算速度更快,寻优能力更强。     

线性约束优化的最优路径仿射内点信赖域方法

提供最优路径仿射内点信赖域算法解具有线性等式与线性不等式约束的非线性优化问题。通过在信赖域半径内沿着最优路径搜索求得模型的迭代方向,然后结合非单调内点回代线搜索技术获得可接受的步长因子,从而产生保证目标函数值非单调下降的严格内点可行迭代序列。基于最优路径的良好性质,在合理的假设条件下,可以证明算法不仅具有整体收敛性而且保持超线性收敛速率。引入非单调技术能克服高度非线性的病态问题,加速收敛性进程。     

大规模电力系统无功优化问题的线性规划实用化算法

以原对偶内点法为基础,将信赖域思想引入线性规划算法,从而克服动态调整步长的困难。此外,采用三角分解法解修正方程,提高了计算速度。通过对一个实际的538节点系统进行数值计算,验证所提算法的有效性。     

基于内点法和改进遗传算法的无功优化组合策略

提出了一种求解无功优化问题的组合策略,该策略将无功优化问题分解为连续优化和离散优化2个子问题,分别用预测–校正内点法和改进遗传算法进行求解。考虑到实际电网在进行无功优化控制时,发电机是主要的调节手段,先不考虑离散变量的约束,采用预测–校正内点法优化连续变量;然后保持连续变量不变,用改进遗传算法优化离散变量;再返回到连续优化阶段,如此交替求解。当出现相邻的连续优化阶段和离散优化阶段网损变化的差值小于设定值时,停止优化。IEEE14、30、57、118节点系统的仿真结果表明,该策略比其它组合算法在收敛性和计算效率上更具优越性。     

基于改进遗传内点算法的电网多目标无功优化

将遗传算法和内点法相结合求解电力系统无功优化问题。改进了传统的遗传算法,采用混合编码和动态调整选择、交叉、变异算子,并在适应度函数中引入了内点法的对数障碍函数,有效地解决了实际系统的离散变量和状态变量易在边界取得的问题。在无功优化模型中,计及了网损,电压平均偏离,静态电压稳定裕度和调控费用4个指标。IEEE 14和IEEE 57节点算例系统的仿真结果表明,该算法稳定且具有很好的全局寻优能力和较快的收敛速度,能有效提高系统运行的经济性和安全性。     

基于非线性预报-校正内点法的电力系统无功优化研究

在非线性原-对偶内点法的基础上引入了预报-校正技术,使改进后的非线性预报-校正内点法获得了较纯原-对偶内点法更大的迭代步长,从而加速了算法的收敛.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.IEEE 14节点、IEEE 30节点、IEEE 57节点和IEEE 118节点系统的仿真结果表明,该算法收敛快、鲁棒性好.     

内点法无功优化病态约束辨识及优化可行性恢复方法

内点法应用于大规模电力系统无功优化问题求解时,往往由于部分约束条件不合理而导致优化计算无法获得可行解。为解决上述问题,提出一种实用化的扩展松弛内点法无功优化计算方法,在迭代过程中自动辨识可能导致优化不可行的病态约束,并在计算量增加规模不大的前提下对病态约束进行最小松弛,恢复无功优化问题的可行性。IEEE39节点测试算例以及实际电网的计算结果表明,该方法对不可行约束具有良好的辨识能力,能够有效恢复最优潮流的可行性。     

大电网动态无功优化的快速解耦算法

建立电网的完整动态无功优化模型是一个计及设备动作次数约束并考虑变量离散化特性的非线性混合整数规划问题。由于其修正方程系数矩阵具有可分块结构特点,对此系数矩阵采用块矩阵解耦求解,能够在一定程度上解决大电网计算时的＂维数灾＂问题。上述计算的关键点是对修正方程系数矩阵的计算存储及对系数矩阵进行三角分解结果的计算存储,对此提出对系数矩阵进行两次三角分解的方法,大大地降低大电网计算的数据存储量。以一个实际的14节点供电系统、某省级538节点系统和IEEE 118节点系统作为算例,计算结果表明,所提出的算法能有效地解决大电网的动态无功优化＂维数灾＂问题。     

基于改进量子遗传算法的电力系统无功优化

提出一种基于改进量子遗传算法的电力系统无功优化方法。该方法借鉴量子计算的一些概念,采用量子比特对控制变量编码,这种编码方式能表示出许多可能的线性叠加态,从而更好地维持种群的多样性。同时利用搜索到的最佳个体信息更新量子门,加快了该方法的收敛速度,采用群体灾变策略防止该方法陷入“早熟”。分别采用线性规划算法、复合形算法、改进禁忌搜索算法、标准遗传算法、自适应遗传算法和该方法对IEEE 6和IEEE 30节点系统进行无功优化,实验结果表明,该方法全局寻优能力强、收敛速度快。     

基于改进微分进化算法的电力系统无功优化

提出了一种改进的微分进化算法求解电力系统无功优化问题。在进化过程中，该算法根据进化情况采用动态参数调整机制提高算法的搜索效率，并且对种群重叠状况进行实时监视，对重叠个体利用混沌搜索策略来进一步提高算法的全局寻优能力。通过对IEEE 6、IEEE 30、IEEE 118标准测试系统及某地区实际系统的无功优化问题计算及结果分析表明，文中提出的改进微分进化算法高效、且全局寻优能力强。     

基于诺顿等值的多区域系统无功优化分解协调算法

采用节点分裂法将电力系统按照实际地理位置进行区域分解。通过对外部系统进行诺顿等值,实现各个区域无功优化的独立计算,即内层迭代计算。引入了一套简单有效的协调机制修正边界节点的等值注入功率和电压,即外层迭代计算,最终实现大系统无功优化分解与协调计算,提高了计节点系统和某2 212节点实际系统为例,通过与集中优化算法的比较验证了所提算法的有效性。