动态最优潮流的预测/校正解耦内点法

从动态最优潮流中动静态变量的弱耦合关系出发,深入分析了原对偶内点法的解耦思想及其产生的根本原因,然后将该解耦策略推广应用于预测/校正环节的线性方程求解,提出动态最优潮流的预测/校正解耦内点法.该算法利用预测/校正原对偶内点法的优势,提高了动态最优潮流的迭代计算效率.同时,针对线性修正方程组常数项的特点,进一步提出了一种分组解耦同步迭代策略,使动态变量和各时段静态变量在预测/校正环节中实现同步解耦计算,从而进一步提高了动态最优潮流的解耦计算效率.通过典型算例的仿真分析与对比,验证了该算法的有效性.     

基于改进多中心-校正内点法的最优潮流

提出了一种改进的多中心-校正内点法,该方法采用超立体空间映射技术,通过合理配置一些关键映射参数改善映射空间的数值结构,使算法在每次迭代时能获得较大的迭代步长和较好的中心方向,从而加快算法的收敛.通过IEEE14、30、57、118节点4个测试系统的仿真计算表明,该算法收敛快,其迭代次数与每次迭代进行4次中心-校正计算的多中心-校正内点法基本相当,而且鲁棒性好,未出现数值稳定问题.文章还对算法收敛判据的设置和初值的选取作了较详细的讨论.     

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。     

基于内点法的快速解耦最优潮流算法

在电力市场环境下,最优潮流是计算实时电价的有力工具,因而就对最优潮流的计算速度提出了更高的要求。为适应一需求,本文在常规的内点法最优潮流的基础上提出了快速解耦内点法最优潮流,即把快速解耦的思想引入进来使其修正方程系数矩阵常数化,使每次迭代所需时间大大缩短,显著提高了计算速度。通过测试系统的计算表明该算法具有计算速度快,鲁棒性好的特点。     

基于非线性多中心校正内点法的最优潮流算法

提出了求解电力系统最优潮流问题新的非线性多中心校正内点算法.该算法采用仿射方向作为预测方向,在校正方向上增加了权系数,并通过线性搜索方法确定权系数的最优值,在预测方向和校正方向的组合方向上获得最大的迭代步长值;同时通过检验校正后的方向是否落在中心轨迹的对称邻域内来保证算法的收敛性.算法能够通过单次校正获得较大的计算步长,从而提高了计算的速度.该算法与预测校正内点法相比具有鲁棒性好、收敛快速的优势,特别是在计算过程中互补对差值较大的恶劣条件下.通过对多个测试系统的仿真,结果验证了算法有效性.     

基于改进非线性预报-校正内点法的最优潮流

提出一种改进的非线性预报-校正内点法,该方法在校正阶段应用了多中心校正的超立体空间映射技术,经过合理配置一些关键参数改善了映射空间的结构,使算法在每次迭代时只需1次校正计算就能获得较大的迭代步长,从而快速收敛至最优解.通过IEEE 14,IEEE 30,IEEE 57,IEEE 118这4个测试系统的仿真计算表明,该算法收敛快,其迭代次数基本与每次迭代进行4次中心校正计算的多中心校正内点法相当,而且鲁棒性好,未出现数值稳定问题.     

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。     

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     

基于两种不同内点法的最优潮流建模与仿真

用预测-校正内点法(predictor-corrector interior point method,PCIPM)最优潮流算法对原-对偶内点法(primal-dual interior point method,PDIPM)最优潮流算法进行改进。该方法在进行泰勒展开时保留了高阶项,首先通过修正方程计算仿射方向,在计算得到仿射扰动因子后回代入修正方程得到校正方向,进而得到修正量。最后用MATLAB语言编程实现了利用原-对偶内点法和预测-校正内点法进行潮流优化计算,并用不同算例进行了仿真验证。仿真结果表明预测-校正法具有比原-对偶法更好的收敛性。     

基于Matlab符号计算工具箱的内点法最优潮流研究

为提高最优潮流算法的通用性，利用Matlab符号计算工具箱完成了一种基于扰动MKT条件的内点算法最优潮流的符号计算。可以获得系统状态变量的显式符号结果，该方法使得复杂的最优潮流修正方程的形成与求解过程简化为在每次选代中进行一次简单的代数替换。通过对4个不同的目标建模仿真，结果表明，该方法可极大地简化最优潮流计算程序的复杂程度，提高代码的通用性和易维护性。     

基于功率-电流混合潮流约束的内点法最优潮流

提出了一种基于直角坐标下功率 — 电流混合型潮流约束的最优潮流模型。该模型对系统中的非零注入功率节点采用功率失配型潮流约束,而对零注入功率节点采用电流失配型潮流约束。这种混合模型结合了功率和电流型潮流方程的优点:对于零注入功率节点,该模型具有电流型潮流方程一阶导数为常数、二阶导数为0的特点,从而使雅可比矩阵和海森矩阵更容易计算;对于非零注入功率节点,该模型也比电流型潮流方程更好处理。该模型特别适合非线性预测 — 校正内点法的最优潮流,多个大规模算例测试证明该模型收敛性更好,计算效率更高,尤其适合求解含较多零注入功率节点的大规模电力系统最优潮流问题。     

基于内点法和邻域搜索解耦动态规划法的区域电网动态无功优化方法

动态规划法可高效、准确求解小规模区域电网动态无功优化问题,但随着电网规模的增大,存在组合爆炸而导致求解时间急剧增长的问题。为此,提出了基于内点法和邻域搜索解耦动态规划法的区域电网动态无功优化两阶段混合方法。第1阶段,采用Sigmoid函数实现原模型的连续化,然后采用内点法求连续最优解;第2阶段,在连续解基础上,采用启发式邻域搜索策略确定解耦动态规划法搜索空间,通过站间解耦、调压和无功补偿设备的解耦协调以及站内的动态规划求解区域电网动态无功优化问题。该两阶段方法既保证了优化解的质量又可以有效避免离散变量求解状态组合爆炸问题,大幅度提高了动态规划法的计算效率。以某220 kV控制分区的仿真分析,验证了所提方法的有效性。     

基于简化预测—校正内点法的拟直流最优潮流

在大规模电力系统最优潮流的在线计算应用中,传统直流最优潮流算法虽然有着很高的计算效率,但是由于其完全忽略了电压和无功功率的影响,计算结果精度偏低。文中通过引入无功功率来修正有功功率平衡方程,提出了基于拟直流模型的最优潮流算法。为进一步提高计算效率,提出了一种简化预测—校正内点算法,该算法通过对最优潮流模型中不等式约束进行简化处理,形成只含上限约束的广义不等式约束,大大简化了程序的编写。通过对IEEE 30,118,300节点系统以及Polish 2 736,3 120节点系统的仿真测试,验证了算法的可行性和有效性。     

暂态稳定约束最优潮流的降阶内点算法

考虑暂态稳定约束的最优潮流是一个复杂的非线性优化问题.在基于时域仿真的内点法求解过程中,通常将暂态微分方程差分化并作为该问题的附加等式约束,容易出现维数灾.针对上述不足,提出了一种求解暂态稳定约束最优潮流的降阶内点算法.该算法考虑到差分方法的截断误差,将暂态方程差分为与差分法精度相关的不等式约束,大大降低了内点法中修正方程组的阶数.对多个算例的测试结果显示,该方法与常规方式相比,消耗的计算时间和内存更少,能够对更大规模的电力系统进行求解.     

最优潮流内点割平面的鲁棒算法

内点割平面算法（IPCPM）集中了割平面法和内点法的优点,非常适于求解大规模系统的离 散优化问题,但是研究发现内点法在求解松弛的线性规划问题时,如果问题具有多重解,最优解会 收敛到凸多面体的最优面的内部,此时IPCPM会由于无法得到正确的最优基信息来生成割平面 而失效。在此基础上,文中提出了一种通用的最优基判别准则,解决了原算法失效的问题,提高了 算法的鲁棒性。通过对IEEE测试系统的数值计算,表明改进后的算法能正确处理最优解的各种 情况,显著扩大了IPCPM的应用范围。     

基于非线性内点法的安全约束最优潮流(一)理论分析

提出了一种考虑多预想事故的安全约束最优潮流内点算法.分析了多预想事故下安全约束最优潮流模型的构建及控制变量的划分.直接应用一类基于扰动KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件的非线性路径跟踪内点理论来设计这一大规模非线性规划问题的解法.对算法核心--简约KKT系统进行了深入的结构分析,导出一种由4×4块元素构成,按预想事故分块对角排列,类似节点导纳矩阵结构的修正系统稀疏结构.简约系统的维数仅取决于等式潮流方程的个数,每次迭代的计算规模稍大于同时求解基态和c个起作用预想事故牛顿潮流迭代的8倍.