基于动态多种群粒子群算法的低压配电网电压无功优化

粒子群算法已在配电网无功优化领域中得到广泛应用,而基本粒子群算法在求解多约束条件的低压配电网电压无功优化问题时耗时过长。为解决这一问题,提出了利用动态多种群粒子群算法对低压配电网进行电压无功优化方案。动态多种群粒子群算法通过轮盘赌将粒子按照各节点电压合格、各节点无功补偿容量不超过预设值和系统总无功不过补偿这3个约束条件进行动态分组,粒子根据改进的粒子速度位置更新公式飞行搜寻,最后获得满足以上约束条件的电压无功优化问题最优解。本文提出的电压无功优化方案将分散并联电容器组与配电变压器调压相结合,与集中补偿无功方式相比,节点电压偏移程度更小、电网损耗更低。本文应用的约束优化粒子算法与基本粒子群算法相比,运行速度大幅提高,计算结果较为优化。     

有源配电网动态无功优化解耦方法研究

为了精准、高效求解动态无功优化这一强时空耦合的混合整数非线性规划问题,提出一种松弛–聚类–校正无功优化解耦策略。该策略首先松弛离散变量与电容器组全天投切次数约束,求得电容器组补偿节点24 h最优无功补偿值;其次,基于K-Means聚类划分时段并确定各时段电容器组实际补偿容量;最后,校正连续变量确定动态无功优化结果。该策略在求解动态无功优化过程中仅需求解非线性规划模型,降低求解规模的同时可获得满意度较高的无功调度结果。优化过程中,设计一种多机制自适应学习粒子群算法进行求解,该算法根据所建模型特点融合3种具有不同优势的粒子进化机制,迭代过程中动态调整3种机制的执行概率以充分发挥各机制的优势,从而克服传统粒子群算法收敛速度慢、易陷入局部最优的缺陷。算例采用IEEE-33节点系统验证所提解耦策略与求解算法的有效性。     

能量损耗最小的无功补偿动态优化算法研究

无功补偿动态优化一方面要考虑设备的最大动作次数约束及优化动作时间；另一方面要根据负荷变化确定不同时段的最优投运容量。这是一个复杂的非线性优化问题。该文基于最优匹配注入流的基本思路，提出了基于能量损耗最小的最优匹配注入流的算法。该算法仅计算一次就可以求出所有电容器在各个时段的最优投运容量，而且具有很好的收敛性和寻优性能；通过利用计算各个时段的静态最优补偿容量和时段的等值融合，提出了一种有效的启发式算法以用于优化电容器的动作时刻。算例表明，文中提出的算法具有良好的收敛性和优化性能，可以应用于实际系统。     

配电网动态无功补偿的整体优化算法

提出了考虑开关动作次数约束和一天中系统能损最小为目标的混合整数配电网无功补偿动态优化模型.采用模拟植物生长算法同时从时间和空间两个角度对目标函数进行整体优化,避免了将其分解成动作时间和投入容量两层优化问题进行求解.通过对约束条件的巧妙处理,加快了算法的寻优速度.给出了满足动作次数限制约束的IEEE 69节点系统全天电容器投切的整体优化方案,分析了最大动作次数取值的变化对动态无功优化结果的影响,并且与不计动作次数限制的优化结果进行了比较.算例结果显示了所提方法的正确性和有效性.     

求解交直流互联电网多目标无功优化问题的INNC法

以交直流互联系统有功损耗和所有关键节点电压偏差平方和最小化为目标,建立交直流互联系统的多目标无功优化模型,并提出一种求其帕累托最优解的改进规格化法平面约束法。该算法针对帕累托前沿上各点的切线与乌托邦线夹角不同,对规格化法平面约束法进行改进,即将帕累托前沿按照一定规则分割成4段,每段对应1个子乌托邦线,从而将原多目标优化问题分解为4组多目标优化问题。再对每个子乌托邦线进行等距离分割处理,每组多目标优化问题可转化为求解一系列单目标优化问题。对南方电网交直流765节点等值系统的计算表明,所提出的算法能够有效求解实际交直流大电网多目标优化问题,且所求得的最优解集在帕累托前沿上分布更均匀。     

考虑电容器动作次数的配电网无功优化解法

根据采用递归合并模式划分策略来启发式地考虑电容器动作次数约束,将时间段的无功优化近似解耦为若干子时间段的无功优化,子时间段数目即为约束的动作次数,挖掘并定义子时间段的期望特征网络,结合期望特征网络,建立物理意义更为明确的子时间段多目标无功优化模型,并采用自适应遗传算法来求解此无功优化模型,所有子时间段无功优化模型求解完毕即得到原无功优化模型的解。仿真算例验证了优化模型以及求解思路、算法的有效性。     

基于离散猴群算法的变电站动态无功优化控制

为实现动态无功优化,变电站需频繁调整无功投入容量,然而当设备动作频率过高时会增加系统的故障率并减少使用寿命。文章针对这一工程优化问题,提出了一种变电站动态无功优化控制方法。以变电站二次母线电压允许的偏差和主变功率因数为优化目标,重点考虑变压器低压侧电压约束、高压侧功率因数约束、无功补偿容量约束以及调节次数约束,建立了动态无功优化模型;针对所建立的优化模型,首次把离散猴群算法引入动态无功优化模型的求解,为了提高计算效率,通过动态步长策略对算法进行了改进;通过仿真算例证明了所提方法的有效性。     

采用启发式策略的动态无功优化混合算法研究

严格考虑控制设备的动作次数限制,建立一个完整的非线性混合整数动态无功优化模型。结合混合算法,把离散变量和连续变量分开优化,分别使用改进后的遗传算法和内点法求解,以改善算法的收敛性和计算速度。将动态约束分为设备一天内调节次数限制和变压器相邻时段调节次数限制,提出全局调整策略和局部调整策略来分别处理这两类动态约束,使离散变量严格满足动作次数限制。启发式策略的应用使算法既能严格保证离散变量的动态约束,又能充分保留其动作自由,得到可行的最优解。Ward-hale 6和IEEE30节点系统的仿真结果证明提出算法的有效性。     

采用启发式策略的动态无功优化混合算法研究

严格考虑控制设备的动作次数限制,建立一个完整的非线性混合整数动态无功优化模型.结合混合算法,把离散变量和连续变量分开优化,分别使用改进后的遗传算法和内点法求解,以改善算法的收敛性和计算速度.将动态约束分为设备一天内调节次数限制和变压器相邻时段调节次数限制,提出全局调整策略和局部调整策略来分别处理这两类动态约束,使离散变量严格满足动作次数限制.启发式策略的应用使算法既能严格保证离散变量的动态约束,又能充分保留其动作自由,得到可行的最优解.Ward-hale 6和IEEE30节点系统的仿真结果证明提出算法的有效性.     

基于电气剖分信息的配电网综合优化算法

配电网综合优化问题涉及非线性组合和非线性整数规划,求解困难。应用电气剖分方法,由负荷受电路径的电气剖分信息构造一种求解配电网综合优化问题的物理寻优方法。它利用电气剖分信息分别构建求解网络重构子问题与电容器投切子问题的物理寻优过程,2个过程交替迭代进行,并在网络重构子问题计算负荷受电路径电气距离时考虑电容器投切点的影响,避免了交替迭代过程的振荡,加速了求解过程,改善了优化效果。整个算法属于物理寻优,不存在不收敛的情况。IEEE69系统分析表明,算法具有快速求得优良解的特点,适合在线应用。     

考虑相邻时段投切次数约束的动态无功优化启发式策略

在开关日动作次数约束基础上,考虑分接头挡位的相邻时段动作次数约束,建立了一种更加实用的动态无功优化新模型。按照"先投先切、后投后切"原则,将同一母线的多个电容器组等效为1个集中变量,并根据其中的电容器组个数来确定等效变量的动态约束值。由此,既满足了电容器的实际动态约束,又减小了模型的变量规模。在求解动态无功优化问题时,以混合智能算法为基础,提出处理动态约束的启发式调整策略,采用稀疏技术,有效提高了算法的效率。IEEE14与IEEE30节点系统和一个实际系统的仿真结果验证了所述模型的正确性和算法的有效性。     

配电网电容器优化投切的改进模型及算法

配电网电容器优化投切的目的是在实时运行阶段有效降低电网的有功损耗,同时避免电容器过多投切造成损毁。文章研究了考虑投切次数限制的配电网电容器优化投切问题,针对现有静态模型的局限性和动态模型的复杂性,提出了目标函数中计及投切代价的优化模型,将全局动态优化问题解耦为分段静态优化问题,在有效控制电容器投切次数的基础上大大缩减了解空间的规模。针对此模型,采用改进粒子群优化算法进行求解。算例分析表明文中的模型和方法在实用性、可行性和计算速度等方面均有良好表现。     

电力系统动态无功优化问题的快速解耦算法

由于在全天24个时段的动态无功优化模型中加入了变压器分接头和电容器投切开关的全天允许动作次数限制,当采用引入离散惩罚的非线性原对偶内点法求解时,其修正方程的维数会随系统规模的增大而急剧增大。该文指出其修正方程系数矩阵可具有箭形分块结构,可采用两种方法将其精确解耦为25个低维线性方程组。应用稀疏矩阵的三角分解技术可实现对它们的快速求解。一个实际的14节点系统和IEEE 118节点系统的计算结果表明,应用提出的快速解耦算法能在保证电容器和变压器分接头满足全天最大允许动作次数约束和运行约束的前提下,获得近似最优离散解,且具有较快的计算速度。     

虚拟负荷法及其在配电网络动态优化中的应用

本文提出考虑负荷变化的电力系统动态优化的有效算法──虚拟负荷法。该算法根据最优网损曲线的变化，将时空分布的动态优化问题按时间分段等值为几个空间分布的静态优化问题，大大简化了计算，提高了算法的灵活性。该算法已成功地用于配电网络重构和电容器投切的动态优化中。     

基于分布式协同粒子群优化算法的电力系统无功优化

该文提出一种新颖的用于求解无功优化问题的分布式协同粒子群优化算法.考虑到大规模电力系统集中优化难度较大,采用分层控制中的分解-协调思想将大系统分解成若干个独立的子系统,有效地降低求解问题的复杂度,并采用混合策略在各子系统问进行协同进化.此外,子系统的无功优化采用了一种改进的粒子群优化算法,考虑了更多粒子的信息,能有效地提高算法的收敛精度和计算效率.对4个不同大小规模的系统进行的仿真计算结果表明该文提出的方法能够获得高质量的解,并且计算时间短,效率高,适合求解大规模电力系统的无功优化问题.     

配电网络重构和电容器投切的综合优化算法

配电网络重构和电容器投切是配电网络优化的两个主要措施。该文将这两个措施相结合， 实现配电网络的综合优化，可以获得比单一优化更大的安全经济效益，从而更有效地提高供 电质量。该算法快速有效，可以应用于实时运行环境。     

水火电力系统短期实用化调度模型及求解方法

以某电网的大型水火电力系统为研究对象,从节能降耗及与生产实际接轨的角度出发,基于水火电力系统的解耦机制,将水火联合调度问题建模为2个具有优化时序的子优化问题。在火电优化子问题中,在考虑常规约束的基础上,提出火电机组出力升降走向约束及相邻时段火电总负荷波动阈值约束,以保证火电机组出力平滑;在水电优化子问题中,考虑水电厂日平均出力约束及振动区约束,以保证水电的充分利用。采用改进的具有柔性更新策略的教与学优化算法依次求解2个子优化问题,并针对2个子优化问题中呈现强耦合性的复杂约束,设计不同的启发式约束处理方法。对含有15座火电厂和29座水电厂的某水火电力系统的日前调度进行仿真测试,验证了所提调度模型的可行性和实用性及求解方法的有效性。     

高中压配电网动态无功优化算法的研究

考虑将各点负荷形态变化的系统优化为动态优化，提出了适用于高中压配电网的动态无功优化算法。该算法直接从动态无功优化的模型出发，通过控制变量的选取和动作时间量的预确定，将动态优化模型转化成同普通无功优化模型完全相同的表达形式。从而可以用任何适用于无功优化的算法从整体上来求解动态无功优化。该算法的数学模型简单，而且便于和现有的无功优化算法集成。算例结果表明，文中提出的动态无功优化算法能在完全满足最大允许动作次数约束的前提下降低系统在一天内的损耗、提高电压合格率，且算法的速度能完全满足实时运行的需要。     

动态规划法在配电网电压无功控制中的应用

提出利用动态规划法解决配电网电压无功控制问题。基于对主变每时段的负荷、馈线每部分的负荷和主变高压侧电压的预测值，利用动态规划法（DP法）确定主变分接头、并联电容器和馈线电容器的优化动作方案，从而使配电网的网络损耗最小，主变低压倒电压与其理想值的偏差最小，主变的功率因数尽可能的高，约束条件包括主变分接头、电容器一天内最大操作次数，馈线电压允许范围，主变功率因数的允许值。为了说明这种方法的有效性，我们将其应用到沧州电力公司某变电站的部分系统中进行无功电压控制。     

基于有效生成初始种群的配电网无功规划优化遗传算法

现有遗传算法用于配电网无功规划优化时,初始种群的产生一般是在人为设定补偿点个数及其补偿组数的条件下进行,这使初始种群包含很大比例的无效解,并导致解空间太大而造成寻优速度缓慢和效率不高。基于一般遗传算法,根据节点优化编号和辐射状配电网特点,提出了一种既有序又随机的方法。该方法可动态确定各节点无功补偿的组数上限及初始补偿组数,可按优化编号由大到小的顺序对补偿点进行无功补偿,且后补偿时的最大补偿组数自动考虑了先前补偿电容器的影响,同时每个补偿点组数的选择是在0和最大补偿组数之间随机产生的。这种方法克服了现有靠经验人工事先设置合理补偿节点总数及各补偿节点组数上限的困难,并使由此生成的初始种群包含尽可能多的可行解。另外,对可能在一个节点补偿多组标准电容器的问题提出了一种辅助的有效实用方法。IEEE33节点系统和多个实际算例的计算结果表明,上述方法用于求解无功规划优化问题可提高计算精度和速度。