无功优化问题三类解的物理特性

在有功调度方式给定的前提下,以有功网损最小作为度量指标,假设仅以连续的无功电源作为控制手段建立数学分析模型,应用非线性原对偶内点算法进行求解.从数学优化的角度按无功分布与电压水平之间牵制疏密程度定义了3种解的状态,即松弛解、局部制约解和临界制约解,分析了其物理本质、优化信息以及对电力系统运行性能的影响,并以三节点两端供电系统和IEEE30节点系统为例予以阐述,为有效地实施无功、电压调度与控制提供了一种思路.     

含风电系统的无功优化调度

针对恒速恒频和变速恒频两类控制模式对风电机组分别进行建模,以系统有功网损最小为目标,以常规发电机和恒电压控制模型风机的无功出力、变压器抽头位置和投入的电容电抗组数为控制变量,建立了含风电系统的无功优化模型。采用原对偶内点算法进行求解,对于模型中的离散变量,提出了优化归整轮流迭代的方法来进行处理。对海南电网汛小方式的算例分析表明,该无功优化模型和方法可以明显地降低系统网损和系统运行成本。     

考虑多个分布式电源接入配电网的多目标无功优化调度

坚强智能电网的建设促进了分布式电源(Distributed Generation,DG)并网技术的发展,DG并网对配网进行无功优化不仅能够提高电压质量、降低有功网损,还增加了配网运行的灵活性、经济性与安全性。以系统有功功率损耗最低与电压偏压量最小为双目标函数,建立无功优化模型。针对目前无功优化问题尚缺乏一种能兼顾求解的高效性与全局搜索最优性的方法,文中将一种新的启发式算法-鲸鱼优化算法(WOA)运用到电网无功优化调度中,对多个DG接入的IEEE 33节点系统进行无功优化仿真分析。研究表明DG并网增加了配网的稳定性,并且证明了WOA算法在解决此问题上的鲁棒性和有效性。     

电力系统环形网络的无功优化

扼要介绍了以计算机潮流计算为工具的无功优化方法，对环形网络的无功优化处理方法做了探讨。实际应用表明了该方法的有效性。     

基于逐次优化遗传算法的无功规划

利用网损对节点补偿容量的灵敏度进行无功补偿位置选址,以灵敏度平均值为标准选取补偿节点,在该选址结果的基础上提出了一种用于电力系统无功规划问题的改进逐次优化遗传算法,该方法利用逐次优化的思想,对传统遗传算法的寻优方式进行了改进,有效降低了解空间的维度,在保证算法效率的同时使得寻优的效果得到较大的改善。将算法应用于IEEE30节点系统和IEEE118节点系统,计算结果表明算法可以较好地改善寻优特性。     

基于MAS的电力系统脆弱性评估与控制

本文介绍了电力系统的脆弱性问题和基于多Agent系统(MAS)的分层控制系统基本原理，在此基础上提出了对电力系统脆弱性评估和控制的MAS分层控制模型，并对MAS的结构、各Agent的功能以及Agent之间的通信进行了设计和讨论。     

基于自适应折射学习和精英搜索SSO算法的电力系统无功优化

对电力系统无功优化问题进行研究,提出了一种基于自适应折射学习和精英搜索SSO算法(ARLESSO)的电力系统无功优化方案。针对群居蜘蛛优化(SSO)算法易于陷入局部最优和收敛精度不高的缺陷,引入多功能子族群划分策略:依据蜘蛛个体适应度大小,动态地将蜘蛛种群划分为精英群、扰动群和保持群;精英群和扰动群分别采用精英搜索和自适应折射学习进化机制,以提高算法全局深度搜索能力和种群样本多样性,在此基础上,构建最小网络损耗无功优化模型,并采用ARLESSO算法进行问题求解。IEEE节点测试系统仿真结果表明,同其他无功优化方案相比,所提算法全局寻优能力更强、精度更高,并且能够有效给出电力系统无功优化结果。     

电力系统无功优化调度研究综述

较为全面地综述了国内外学术界对无功优化调度问题的研究状况.通过对静态和动态无功优化调度数学模型及各种优化算法的分析,总结了该项研究的五个关键问题,即寻优质量、离散变量处理、求解效率、动态优化调度及协同优化计算和控制等.提出采用多智能体(Agent)建模及其协同优化方法进行全局实时动态无功优化调度的计算和控制.最后指出了有待深入研究的问题,例如无功优化调度的控制次序和负荷模型等.     

地区电网无功优化规划方法综述

以大量的文献为基础 ,对无功优化的各种方法进行了综述 ,指出人工智能方法有很好的发展前途     

网损微增率计算方法的研究（II）：有功经济调度在种计算方…

本文对Ｂ系数法，快速分解分配因子潮流法（计及网损，不计网损微增率）和转置雅可比矩阵法在有功经济调度中处理网损损微增率（及网损）的计算精度，计算量和复杂程度进行了分析比较，并给出了一个典型算例，三种典型运行方式和ＩＥＥＥ５节点，１４节点系统的计算分析，结果表明，本文采用的分配因子潮流法较Ｂ系数法，在有功经济调度中能更好地解决计算精度和计算量的矛盾问题。     

基于Multi-agent的电网故障诊断系统的研究

电网故障诊断智能系统能够辅助调度人员快速判断故障元件,起到缩短事故处理时间,防止事故扩大的作用。该文提出了一种基于多Agent的电力系统实时故障诊断方法和系统结构,将多线程技术应用于A-gent的设计,并采用PROLOG与JAVA混合编程。还给出了具体实现方法以及实验结果。实验表明多Agent故障诊断方法是一种有效的电力系统诊断方法,可有效地提高诊断系统对于故障事件的反应性能,在外界环境变化较大时可自动放弃当前的诊断目标。     

计及风电与负荷不确定性的电力系统无功随机优化调度

随着风电渗透率的不断增大,风电的不确定性给电力系统安全稳定运行带来了严重影响。含风电电力系统无功优化调度为非线性混合整数规划问题,在满足多个约束的同时,确定了电力系统无功控制参数的最优值,以优化特定的目标函数。建立了计及风电与负荷不确定性的电力系统多目标无功随机优化调度模型,设置了两个目标函数：有功功率损耗最小化、电压稳定指标最小化。采用ε约束优化方法求解多目标优化模型,利用模糊满意度方法选择最优折衷解。设计了两种不同案例在IEEE-57节点系统上进行仿真。仿真结果表明所提模型及方法可有效解决含风电电力系统无功优化调度问题,显著降低有功损耗,提高系统电压稳定性。     

Multi-objective optimal reactive power dispatch using multi-objective differential evolution

This paper presents multi-objective differential evolution (MODE) to solve multi-objective optimal reactive power dispatch (MORPD) problem by minimizing active power transmission loss and voltage deviation and maximizing voltage stability while varying control variables such as generator terminal voltages, transformer taps and reactive power output of shunt VAR compensators. MODE has been tested on IEEE 30-bus, 57-bus and 118-bus systems. Numerical results for these three test systems have been compared with those acquired from strength pareto evolutionary algorithm 2 (SPEA 2).     

基于鲸鱼优化算法的无功优化调度

针对目前电力系统中的无功优化问题尚缺乏一种能兼顾求解的高效性与全局搜索最优性的方法,本文将一种新的启发式算法--鲸鱼优化算法(WOA)运用到电网无功优化调度中,以系统有功功率损耗最低为目标函数,通过引入惩罚函数建立无功优化模型,对IEEE-14节点系统与IEEE-30节点系统进行仿真,并利用单因素方差分析法(One-way ANOVA)将所得结果与之前的粒子群优化算法(PSO)及引入加速度系数的时变粒子群优化(PSO-TVAC)进行比较,研究表明WOA算法在迭代次数、搜索能力及收敛问题上的潜力,并证明了在解决电力系统无功优化问题上的鲁棒性和有效性,同时也为解决非线性约束问题提供了新途径。     

考虑光热电站接入的电力系统双层双时间尺度优化调度

为提升含太阳能光热电站电力系统调度控制的跟踪能力和抗扰性能,降低风电和负荷功率等不确定因素对控制效果的影响,基于模型预测控制的优化思想,提出一种包含长时间尺度滚动优化层和短时间尺度动态调整层的优化调度方法。上层以含光热电站系统的运行经济性最优为目标,通过多步滚动求解制定长时间尺度调度计划。下层以跟踪和修正上层调度计划为目标,并在短时间尺度滚动优化平滑功率波动的基础上,引入光热电站的储热调整,进一步应对风电和负荷短时间尺度的功率波动。基于改进IEEE39节点系统进行算例分析。结果表明：通过双层环节协调配合,所提调度方法能够有效抑制风电和负荷的短时功率波动,实现系统经济运行。     

基于零和博弈的电力系统鲁棒优化调度研究

随着多种分布式能源的规模化接入,其固有的随机特性及多方利益冲突问题给电力系统调度决策带来了新的挑战.为此,深度融合鲁棒优化与零和博弈机制,分别将大自然与电力调度人员作为博弈参与方,提出了一种考虑调度人员与大自然博弈的电力系统鲁棒调度协同规划方法.其中,针对电动汽车移动与储能属性耦合的不确定性,将其交通行为进行集群化处理...     

基于最优潮流的无功定价方法探讨

电力市场环境下精确可行的无功服务定价是近年来研究的热点问题。将无功发电机会成本和无功补偿设备的投资加入到最优潮流的目标函数中,并考虑旋转备用的重要性,加入旋转备用约束条件,提出了新的基于最优潮流的无功功率实时定价模型。并对IEEE4-57节点系统进行了测试,所得的无功电价既能涵盖大部分的无功生产费用,又能提供足够的经济信息。     

Quasi-oppositional differential evolution for optimal reactive power dispatch

This paper presents quasi-oppositional differential evolution to solve reactive power dispatch problem of a power system. Differential evolution (DE) is a population-based stochastic parallel search evolutionary algorithm. Quasi-oppositional differential evolution has been used here to improve the effectiveness and quality of the solution. The proposed quasi-oppositional differential evolution (QODE) employs quasi-oppositional based learning (QOBL) for population initialization and also for generation jumping. Reactive power dispatch is an optimization problem that reduces grid congestion with more than one objective. The proposed method is used to find the settings of control variables such as generator terminal voltages, transformer tap settings and reactive power output of shunt VAR compensators in order to achieve minimum active power loss, improved voltage profile and enhanced voltage stability. In this study, QODE has been tested on IEEE 30-bus, 57-bus and 118-bus test systems. Test results of the proposed QODE approach have been compared with those obtained by other evolutionary methods reported in the literature. It is found that the proposed QODE based approach is able to provide better solution.     

火电厂厂级负荷优化分配系统研制

提出一种新颖的火电厂厂级负荷优化分配系统的设计与解决方案.采用OPC服务器与IEC608705-104远动通信方式替换了传统负荷分配系统方案中的硬接线,简化了系统硬件结构.同时软件上增加了机组负荷指令偏置调整和手动功能,分配方式更加多样.通过分析基于动态规划的多目标负荷优化分配算法,同时要求兼顾负荷响应快速性和电厂经济...     

区域分布式电压无功监测与优化控制系统

区域分布式电压无功监测与优化控制系统采用分层、分布式的网络结构。最底层为电压无功补偿装置。介绍了系统主要的控制、管理、数据采集、故障(检测、记录、保护等)处理功能。系统以网损最小和电压水平最好为目标函数,对系统进行无功优化。阐述了潮流、安全约束条件．说明了实现配电系统区域电压无功优化的实时监测与控制调节的几种情况。该系统的投运可解决分散就地电压无功补偿装置监控难、维护难的问题,又可改善配电网的电压质量。