考虑负荷概率分布的随机最优潮流方法

针对考虑负荷概率分布的随机最优潮流问题,建立了相应的机会约束规划模型。基于经典最优潮流问题的内点法和随机潮流方法,设计了求解该模型的一种启发式方法。该方法以确定性负荷最优潮流计算结果为基础,通过求取受机会约束的变量的概率分布判断概率约束是否满足。若不满足,则根据变量分布和等效的机会约束,形成新的上下限约束,继续计算负荷为期望值时的最优潮流,直至所有概率约束满足。对5节点和IEEE 118节点系统的测试表明该算法的有效性。     

新能源配电系统非参数概率最优潮流解析方法EI北大核心CSCD

分布式新能源的大规模接入给配电系统的安全经济运行带来了严峻的挑战。为准确分析新能源出力不确定性对配电系统运行决策的影响,该文提出一种基于卡罗需–库恩–塔克(Karush-Kuhn-Tucker,KKT)条件与高斯混合模型的新能源配电系统非参数概率最优潮流计算方法。基于最优潮流问题的KKT条件获得从新能源出力等输入变量到机组出力等输出随机变量最优解的解析映射关系,显著简化了优化问题的求解过程。采用多元高斯混合模型对新能源出力概率分布进行描述,准确表征含有相关性的新能源出力的概率特性。最后,采用IEEE-33节点配电系统算例仿真分析验证所提配电系统非参数概率最优潮流计算方法的有效性。     

基于非参数估计和最优Copula的电力系统概率潮流算法

分布式发电的接入给电力网络带来了极大的不确定性,概率潮流计算是分析这种不确定性的重要方法。针对变量边缘分布求解以及多个节点存在相关性的问题,提出了一种基于非参数估计和最优Copula的电力系统概率潮流算法。利用非参数估计构建了随机变量的边缘分布,采用Copula函数描述随机变量间的相关性,并基于极大似然估计和欧氏距离法确立了最优Copula函数,从而获得了随机变量的联合概率分布,最后对联合分布进行随机采样计算。经IEEE 30节点系统仿真,结果表明经过非参数估计后的风速边缘分布符合风速频率直方图的分布规律,同时算法精度可靠,适合计算含分布式发电接入的网络潮流。     

计及风电置信风险成本的多目标最优潮流计算

风电并网不确定性给电力系统最优潮流带来的风险性难以评估。首先基于风电机会约束概率提出了风电的高估/低估置信风险成本计算方法。然后计及风电置信风险成本构建了经济/环境多目标最优潮流模型,并提出了一种基于非劣性排序的复合回溯搜索(NSCBS)算法,以实现对多目标最优潮流模型高效准确的求解。最后以IEEE30节点为例进行计及风电置信风险成本的多目标最优潮流计算。结果验证了所提出方法的有效性和优越性。     

考虑变换器功率约束和直流电压约束的交直流混合配电网最优潮流计算

电力电子变换器是现代交直流混合配电网关键的电能变换设备,应通过可靠的设计、控制,尤其是优化运行,保证其长期运行的可靠性。基于变换器的灵活可控性,提出了考虑变换器功率约束和直流电压约束的交直流混合配电网最优潮流计算。首先,建立电力电子变换器及交直流混合配电网潮流计算模型。其次,提出分级功率均分的优化策略,并建立考虑可靠性约束的最优潮流目标函数。最后,基于JAYA算法计算得出决策变量的最优解。其中,提出一种雅可比矩阵的处理方法,以提升潮流计算速度、提高算法效率。算例结果表明:该方法能很好地解决含两端、多端、多馈入的交直流混合配电网考虑长期运行可靠性的最优潮流问题。     

基于离散傅里叶变换矩阵的概率最优潮流计算方法

随着大规模可再生能源并网,不确定性源增多,现代电力系统规模扩大,导致其电力系统概率最优潮流计算更加耗时。其中,网络规模变大将导致单次确定性最优潮流的求解变得更为复杂,而另一方面不确定源变多的潜在后果是必须增加确定性最优潮流的求解次数才能保证输出结果的精确性。针对上述问题,引入离散傅里叶变换法(Discrete Fourier transformation matrix,DFTM)对概率最优潮流进行分析与计算,并对其样本点的选取策略进行了深入分析。DFTM法采点数量灵活,同时可以精确地处理具有相关性的随机变量,能够较好地兼顾目前概率最优潮流计算中的精度与速度问题。最后基于改进的IEEE 118节点算例,以传统蒙特卡洛模拟法的结果作为参考,验证了DFTM法在非对称分布变量所占比例不同场景下的概率最优潮流计算精度与速度优势。并通过与无迹变换法进行对比,进一步展现了DFTM法的优越性能。     

基于无迹变换的含大规模风电场电力系统概率最优潮流计算

提出了一种基于无迹变换(UT)技术求解大规模风电场并网的电力系统概率最优潮流(POPF)的计算方法。利用UT技术将POPF问题转化为少量样本点的确定性最优潮流问题,然后采用现代内点法加以求解。考虑了风电场出力的随机性和节点负荷功率的不确定性,讨论了不同风电接入水平下利用该方法计算POPF模型中变量的概率特征参数的计算精度。IEEE 30节点、IEEE 57节点、IEEE 118节点标准系统和一个实际系统S-1047的计算结果表明,与蒙特卡洛方法相比,基于UT技术的POPF计算方法在保持误差很小的同时,计算效率可提高数十倍,且容易实现、易于处理随机变量相关性,为POPF问题的有效求解和应用提供了工具。     

基于可变容差法的电力系统最优潮流计算

介绍了电力系统中以发电费用最小为目标的最优潮流计算的可变容差法。该方法无需求解目标函数的导数，利用数值搜索优化机制，可较好地获得最优解。实例分析表明，与现有的模型求解方法相比，可变容差法具有较好的寻优效果。可以作为电力系统最优潮流计算的一种补充方法。     

基于聚类的差分进化算法的两阶段最优潮流方法

差分进化算法是一种广泛应用于求解非线性优化问题的全局最优解的元启发式方法,但存在容易找到次优解或近似局部最优解的问题.为此,提出了一种求解高质量局部最优解甚至全局最优解的基于聚类的差分进化算法的两阶段方法,并将该方法应用于电力系统最优潮流问题.所提方法由基于聚类的差分进化算法和局部优化算法组成.第Ⅰ阶段是基于聚类的差分进化算法利用强大的全局搜索能力快速确定包含局部最优解的区域;第Ⅱ阶段是局部优化算法利用局部寻优能力为非线性优化问题高效寻找高质量的局部最优解甚至全局最优解.在一组基准函数上测试了该两阶段优化方法的求解性能,并通过对IEEE 118节点电力系统最优潮流的计算,验证了所提两阶段优化方法的有效性和实用性.     

基于扩展潮流的输电断面最大传输能力

提出了基于扩展潮流模型计算系统输电断面最大输电能力的新思路。在扩展潮流模型中考虑了调速器和励磁系统等动态元件对系统输电能力的影响,从而打破了在以往输电能力求解过程中发电机端电压维持不变的假设,使计算结果更符合实际。建立了基于扩展最优潮流的最大输电能力计算模型,采用线性规划法进行求解,求解过程中采用了基于信赖域思想的整体步长调整与基于曲率的单变量步长调整相结合的步长调整策略。在New England 39节点算例系统中验证了模型和计算方法的有效性。     

基于线性化最优潮流的电网可用输电能力计算

可用输电能力(ATC)是评价互联电网运行安全稳定裕度的重要测度指标。针对交流最优潮流(OPF)模型计算ATC时在收敛性方面的不足,提出一种计及电压和网损的线性潮流方程,在此基础上构造用于ATC计算的OPF计算模型,并通过先估计网损、再求解优化问题的2步求解策略得到ATC的计算结果。IEEE 39节点系统的算例分析验证了所提方法的正确性和有效性。     

应用粒子群优化算法求解可用输电能力

在电力市场环境下,诸多问题(例如实时电价、网络阻塞等)都需要最优潮流作为理想的工具.本文以最优潮流为基础,应用一种简单有效、且收敛性很好的演化计算算法--粒子群优化算法(PSO)进行可用输电能力(ATC)问题的求解.根据约束条件的越限量大小,动态地调整罚函数,在保证全局搜索能力的基础上改进了收敛速度.应用此算法对IEEE-30节点系统进行了可用输电能力计算,并与传统的最优潮流算法进行了比较,结果表明该算法的有效性,具有实用意义.     

基于树木生长算法的含UPFC的最优潮流计算

最优潮流(OPF)计算是一个非凸优化问题,统一潮流控制器(UPFC)的引入增加了OPF问题的非凸程度,使得基于内点法的传统优化算法难以获取全局最优解。文中提出基于树木生长算法(TGA)的计及UPFC的最优潮流计算方法,将发电成本与有功网损、电压偏移加权作为目标函数,并考虑网络与UPFC设备的安全运行约束,优化了OPF模型。最后基于IEEE 30节点系统以及南京西环网116节点实际系统进行算例测试,对比TGA、粒子群与内点法的结果,并使用蒙特卡洛方法对不同的启发式算法分别进行50次计算,验证了TGA具有更好的求解精度与鲁棒性。     

含风电电网的动态全局最优潮流及其两级协调控制算法

针对含风电电网中风电出力的波动性,开展动态全局最优潮流分析,提出2级协调控制算法,并建立相应的数学模型。该算法以风电出力全周期内全电网网损最小为目标函数,将传统控制手段（即控制变量为变压器档位和并联电容器组数）与快速响应的有功和无功补偿手段相结合进行分步优化,得到能充分发挥传统控制手段和快速响应补偿手段各自优势的优化调控方案,并减少了传统控制手段的动作次数。此外,为准确模拟风电并网特性并使该新算法快速收敛,以改进牛顿拉夫逊法为潮流计算手段,采用遗传算法实现寻优。其中,改进牛顿拉夫逊法考虑了双馈和异步2种风机并网方式,建立其P-Q（V）节点模型,修改雅克比矩阵对角线元素,可较好地适应含风电场电网的潮流计算,进一步提高2级寻优结果的准确性。最后,将所提算法应用于华中地区某风电场的并网分析,并与已有文献中的多时段最优潮流控制策略进行对比,表明所提算法合理有效,具有实用价值。     

基于深度神经网络的数据驱动潮流计算异常误差改进策略

在考虑不确定性的N-1安全校核、可靠性计算等需大规模重复潮流计算的场景中,基于深度神经网络(DNN)的数据驱动方法存在部分潮流变量误差异常的问题,影响潮流越限判别的准确率。对此,首先通过理论推导,分析DNN参数更新过程及数据标准化原理,发现该问题的重要成因之一为:DNN仅根据标准化误差迭代训练模型,未计及潮流变量的真实学习误差及工程实际的精度要求,无法及时针对误差异常的潮流变量调整DNN参数。然后,面向潮流计算提出基于动态学习权重的DNN自适应训练方法。该方法通过每轮迭代中验证集的真实学习误差、越限误判率及误差统计指标,确定各潮流变量的学习权重,有效降低数据驱动潮流计算的异常误差。最后,在IEEE标准算例和Polish 2383节点系统上仿真验证了所提方法的有效性。     

含VSC-HVDC交直流系统精确化离散最优潮流的研究

原对偶内点法在求解含电压源换流器的高压输电(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,有较高的效率与准确性,但是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于陷入局部最优解,同时计算时间过长。因此提出一种含离散惩罚函数的混合内点法算法。算法的主要思想是以内点法为框架,对连续变量进行优化,在当对偶间隙小于一定值时,对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。     

含暂态能量裕度约束多故障最优潮流计算

借助暂态能量裕度对发电机有功和无功出力的解析灵敏度，将暂态能量裕度约束直接加入最优潮流模型中，建立含暂态能量裕度约束多故障最优潮流逐次线性规划模型，采用单纯形法求解，取得了较好的效果。此外，还提出了根据大步长单故障最优潮流近似计算获得的暂态能量裕度进行故障扫描方法，并寻找到同一失稳模式下影响系统稳定的关键故障，验证了满足关键故障稳定性要求的最优潮流解可以同时满足同失稳模式下的其它故障的稳定约束。新英格兰10机39节点系统的最优潮流及暂态稳定计算验证了所提方法的有效性。所有优化结果均用一个在电力系统中广泛使用的暂态稳定仿真程序进行了验证。     

基于参数线性规划的电-气综合能源系统最优能量流算法

电-气综合能源系统(integrated electricity-gas system,IEGS)的最优能量流(optimal energy flow,OEF)计算是其优化规划与运行分析的基础。针对现有电-气综合能源系统最优能量流求解方法存在的数据交互频繁、收敛性差以及难以保证隐私性等问题,提出了一种基于参数线性规划的电-气综合能源系统最优能量流计算方法。首先,建立计及有功网损的电力网络最优直流潮流模型,以及基于二阶锥松弛的天然气网络最优潮流模型。其次,基于参数线性规划理论,建立了电-气耦合功率与电力网络潮流最优解的关联函数。然后,将该关联函数传递至天然气系统中进行联合优化,并返回电-气耦合功率信息至电力系统中求解,分别得到最优能量流的天然气流与电力潮流结果。仿真分析表明所提方法能够通过单次信息交互准确求解最优能量流,同时交互信息量较小且不包含隐私信息,适用于最优能量流的分解式计算。     

基于混沌搜索的多目标模糊优化潮流算法

提出了一种混沌搜索与模糊集理论相结合求解电力系统最优潮流问题的新方法。该方法利用混吨变量的随机性、规律性、遍历性进行寻优，克服了基于导数的优化方法对于梯度信息的高度依赖性而造成的困难。用模糊集理论将多目标函数和可伸缩约束条件模糊化，把多目标最优潮流问题转化为单目标非线性规划问题，这种方法结构简单，易于实施。试验系统的计算结果表明，该算法具有较好的全局收敛特性，搜索速度快，求解精度高，使用灵活，是解决电力系统最优潮流问题的一种有效方法。     

搜寻者优化算法在含风电机组系统最优潮流中的应用

针对风力发电机组并网后电力系统的最优潮流(OPF)问题,将搜寻者优化算法(SOA)应用到最优潮流计算模型之中。通过分析风力发电机的稳态数学模型,根据功率守恒原理,得到异步风电机组有功无功出力的表达式,考虑到风电机组的特点,将其作为电压静特性节点处理。建立综合系统经济性和安全性的最优潮流计算的目标函数,该目标函数由网损和静态电压稳定裕度两部分组成,并将搜寻者优化算法运用到最优潮流模型的求解中,并制定该算法的计算流程。算例表明,提出的模型和算法是可行的。