离散粒子群与内点法结合的电力系统无功优化

基于离散粒子群优化算法与内点法,提出了一种新颖的混合策略来求解电力系统无功优化问题：不考虑无功优化中的离散约束,采用内点法求解得到初始解;根据优化变量的不同性质将无功优化问题分解为离散优化和连续优化2个子问题,并采用离散粒子群优化算法和内点法交替求解,使两者的优化结果互为基础、相互利用,从而保证了混合策略的整体寻优效率。以IEEE30和IEEE118节点作为试验系统,与常规的离散优化算法做比较,验证了该算法的正确性和有效性。     

基于蚁群算法和内点法的无功优化混合策略

基于蚁群优化算法与内点法,提出了一种新颖的混合策略来求解电力系统无功优化问题:不考虑无功优化中的离散约束,采用内点法求解得到初始解;根据优化变量的不同性质将无功优化问题分解为离散优化和连续优化2个子问题,并采用蚁群优化算法和内点法交替求解,使两者的优化结果互为基础、相互利用,从而保证了混合策略的整体寻优效率.最后以IEEE30和IEEE 118节点作为试验系统,与常规的离散优化算法做比较,验证了该算法的正确性和有效性.     

基于蚁群算法和内点法的无功优化混合策略

基于蚁群优化算法与内点法,提出了一种新颖的混合策略来求解电力系统无功优化问题：不考虑无功优化中的离散约束,采用内点法求解得到初始解;根据优化变量的不同性质将无功优化问题分解为离散优化和连续优化2个子问题,并采用蚁群优化算法和内点法交替求解,使两者的优化结果互为基础、相互利用,从而保证了混合策略的整体寻优效率。最后以IEEE 30和IEEE 118节点作为试验系统,与常规的离散优化算法做比较,验证了该算法的正确性和有效性。     

考虑支路电压稳定指标的无功定价新模型

提出了一种考虑支路电压稳定指标的无功定价新模型和方法.首先运用电路理论推导出可迅速寻找系统电压最薄弱支路的电压稳定指标.然后将该支路电压稳定指标作为约束条件,与传统无功定价模型结合,建立了考虑电压稳定的无功定价新模型.最后运用结合免疫算法的改进多中心-校正内点法实现问题求解.对多个标准测试系统进行了试算,计算结果表明,所提出的模型及算法有效、可行.     

离散粒子群与内点法结合的电力系统无功优化

基于离散粒子群优化算法与内点法,提出了一种新颖的混合策略来求解电力系统无功优化问题:不考虑无功优化中的离散约束,采用内点法求解得到初始解;根据优化变量的不同性质将无功优化问题分解为离散优化和连续优化2个子问题,并采用离散粒子群优化算法和内点法交替求解,使两者的优化结果互为基础、相互利用,从而保证了混合策略的整体寻优效率,以IEEE30和IEEE118节点作为试验系统,与常规的离散优化算法做比较,验证了该算法的正确性和有效性.     

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。     

电力系统无功优化线性规划问题中线性步长的动态调整策略

提出了一种电力系统无功优化线性规划问题中线性步长的动态调整策略。利用潮流雅可比矩阵直接变换求取灵敏度系数矩阵,并引入信赖域思想,建立了基于信赖域的无功优化新模型,采用原?对偶内点法直接求解。IEEE14节点、30节点、57节点系统的计算结果表明,该算法能有效解决无功优化线性步长的选择问题,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,可用于电力系统无功优化的实用化计算。     

节点导纳矩阵和阻抗矩阵的互感支路组整体追加方法

在以支路追加法形成节点导纳矩阵和节点阻抗矩阵的过程中,互感支路的追加远比非互感支路复杂,因此提出以支路组为单位的节点导纳矩阵及节点阻抗矩阵支路组追加法。该方法将相互之间有互感耦合的支路分为一组,应用所推导的追加公式以整组互感支路为单位直接追加到节点导纳矩阵和节点阻抗矩阵中,使得计算方法简单统一,可显著减少计算量,提高计算效率。最后通过算例验证和比较了所提方法的实用性和有效性。     

基于分支定界—原对偶内点法的日前无功优化

现有的日前无功优化模型较少考虑次日电压稳定问题,且算法无法准确处理离散变量及时段间耦合约束。针对此现状,提出了一种计及分区动态无功储备的日前无功优化模型,并采用分支定界—原对偶内点法对其进行求解。在求解过程中,利用分支定界树使离散变量逐步逼近离散值,通过合理的分支剪支策略满足离散变量的时段间耦合约束,将日前无功优化问题转换为一系列仅含连续变量的单时段无功优化问题进行求解。IEEE 30和IEEE 118节点系统的仿真结果表明了所提模型与方法的有效性。     

不确定性无功优化问题的双层规划解法

电网的无功优化问题中有许多不确定的因素,采用常规的单层优化模型和算法,难以获得满意、实用的无功优化方案。本文在双层规划的理论基础上,提出了一种计及负荷不确定性因素影响的无功优化双层规划模型;并构造了求解该模型的可行算法,即运用库恩塔克条件将双层规划转化为一个单层规划,再根据非线性内点法进行求解。对Ward＆Hale6和IEEE30节点系统进行的仿真计算表明所建立的模型及其算法有效可行。     

基于内点法和改进粒子群算法的无功优化混合策略

基于内点法与粒子群算法,提出了一种混合策略来求解电力系统无功优化问题。根据优化变量的不同性质将无功优化问题分解为离散优化和连续优化两个子问题,采用改进的粒子群优化算法和内点法交替求解,使两者的优化结果互为基础,提高了混合策略的整体寻优效率;根据粒子运动趋势及目标函数中网损与节点电压无功的相关性,对基本粒子群算法进行改进,自适应调整惯性权重和罚因子;以IEEE30节点系统和某实际地区电网作为试验系统,验证了该算法的正确性和有效性。     

基于支路追加法的配电网混联线路电力线载波通信信道建模

提出了一种基于支路追加法的中压配电网混联线路的电力线载波通信信道建模方法。根据配电网拓扑结构,利用支路追加法,逐一追加网络各条支路,列写该支路的伏安特性独立方程和基尔霍夫定律电流方程,生成一组具有唯一解的网络矩阵方程。通过该矩阵方程中各未知变量的比值关系,求解信号的传输函数,分析信道的传输特性。当配电网网络结构发生改变时,只需在原代数矩阵方程基础上,增减矩阵中的相关行与列即可得修改后的新矩阵方程。该建模方法原理清晰,运算量小,适用于树形网络、手拉手网络及环网等各种拓扑结构。仿真及实验测试验证了所提方法的正确性。     

A hybrid genetic algorithm-interior point method for optimal reactive power flow

By integrating a genetic algorithm (GA) with a nonlinear interior point method (IPM), a novel hybrid method for the optimal reactive power flow (ORPF) problem is proposed in this paper. The proposed method can be mainly divided into two parts. The first part is to solve the ORPF with the IPM by relaxing the discrete variables. The second part is to decompose the original ORPF into two sub-problems: continuous optimization and discrete optimization. The GA is used to solve the discrete optimization with the continuous variables being fixed, whereas the IPM solves the continuous optimization with the discrete variables being constant. The optimal solution can be obtained by solving the two sub-problems alternately. A dynamic adjustment strategy is also proposed to make the GA and the IPM to complement each other and to enhance the efficiency of the hybrid proposed method. Numerical simulations on the IEEE 30-bus, IEEE 118-bus and Chongqing 161-bus test systems illustrate that the proposed hybrid method is efficient for the ORPF problem.     

基于遗传算法和内点法的无功优化混合策略

基于遗传算法与内点法，文中提出了一种新颖的混合策略来求解无功优化问题：不考虑无功优化中的离散约束，采用内点法求解得到初始解；根据优化变量的不同性质，将原无功优化问题分解为离散优化和连续优化2个子问题，并采用遗传算法和内点法交替求解。在遗传迭代的不同阶段，针对种群个体的不同特点，分别对遗传算法和内点法的具体实施方案进行了动态调整，使两者的优化结果互为基础、相互利用，保证了混合策略的整体寻优效率。IEEE30和IEEE118节点系统的仿真计算结果表明：与其他混合算法相比，该混合策略在计算速度和优化效果方面都具有明显的优势。     

基于内点法与改进遗传法的无功规划优化混合算法

建立了利用调节发电机端电压、可带载调压变压器分接头与静止电容器组的补偿容量来获得系统年综合费用最小的无功规划优化数学模型。将此问题分成连续优化和离散优化两个子问题,采用非线性内点法和改进遗传算法交替求解的混合算法。在迭代的不同阶段,分别对内点法和改进遗传算法进行收敛条件改进,使两者的优化结果互为基础、相互利用,保证了混合算法的整体寻优效率。118节点系统的无功优化计算表明,所提算法可有效提高单一算法的收敛性能和运算速度。     

基于IPM-intPSO的两阶段动态无功优化算法

提出一种基于内点法(IPM)和整数粒子群(intPSO)算法相结合的启发搜索-变量校正两阶段动态无功优化算法。首先,采用intPSO算法求解离散变量,并利用IPM处理连续变量,通过两者交替迭代得到静态无功优化的求解方法;然后,在保证网损最小的同时,自适应得到最优动态分段数,克服传统依据负荷曲线人为分段方法的缺点;最后,对目标函数在启发搜索的结果上进行变量校正的再优化。IEEE 9、14、30、57、118节点测试系统的仿真结果验证了所提算法的有效性。     

A new Optimal reactive power planning based on Differential Search Algorithm

This paper proposes a new multi-level methodology based on the optimal reactive power planning. The developed methodology is designed to solve the problem of the non-feasibility solution of the fuel cost minimization problem (for a given operating point) where the classical method such as interior point method (IPM) is applied. The proposed solution to solve this problem is based on the application of the optimal reactive power planning problem considering voltage stability as the initial solution of the fuel cost minimization problem. To improve the latter the load voltage deviation problem is applied to improve the system voltage profile. For à good result improvement, the reactive power planning problem and the load voltage deviation minimization problems are solved using a new optimization method namely the Differential Search Algorithm (DSA). Moreover, the fuel cost minimization problem is solved using IPM. To identify the candidate placements of compensation devices for the optimal reactive power planning problem, a new voltage stability index namely: The Fast Voltage Stability Index (FVSI) is used. The methodology has been tested with the equivalent Algerian power system network, and the simulation results show the effectiveness of the proposed approach to improve the reactive power planning problem and to minimize the system voltage deviation.     

Decomposition-coordination interior point method and its application to multi-area optimal reactive power flow

A decomposition-coordination interior point method (DIPM) is presented and applied to the multi-area optimal reactive power flow (ORPF) problem in this paper. In the method, the area distributed ORPF problem is first formed by introducing duplicated border variables. Then the nonlinear primal dual interior point method (IPM) is directly applied to the distributed ORPF problem in which a Newton system with border-matrix-blocks is formulated. Finally the overall ORPF problem is solved in decomposition iterations with the Newton system being decoupled. The proposed DIPM inherits the good performance of the traditional IPM with a feature appropriate for distributed calculations among multiple areas. It can be easily extended to other distributed optimization problems of power systems. Numeric results of five IEEE Test Systems are demonstrated and comparisons are made with those obtained using the traditional auxiliary problem principle (APP) method. The results show that the DIPM for the multi-area OPRF problem requires less iterations and CPU time, has better stability in convergence, and reaches better optimality compared to the traditional auxiliary problem principle method.     

广东电网超高压短路限流器优化配置方案

新型短路限流装置在电网正常情况下等效阻抗接近于0,且对电网无不利影响,短路故障时迅速增大等效阻抗限制短路电流,从而确保断路器可靠开断短路电流。文中研究了新型短路限流装置的优化配置问题,使用自阻抗灵敏度加权和作为衡量限流效果的指标,应用支路追加法修正计算参数以减少优化过程的计算量,通过合理的粒子群优化(PSO)建模、设置相应的适应函数引导粒子群实现全局寻优,形成了一种快速的超高压电网配置限流器的全局优化算法。应用该算法对广东电网2015规划年的3种运行方式进行了计算分析,得出相应的超高压电网短路限流器的优化配置方案。