负荷的快速恢复算法研究

该文系统地研究了负荷的快速恢复在线算法。它是一个包含整数规划和线性规划的混合规划问题,并具有众多的安全稳定约束条件,直接求解十分困难,文中先将该问题松驰为只考虑系统稳态频率约束的0－1规划问题,系统的稳态频率用“扩展的潮流计算”求解,并进行了灵敏度分析,由于它仍为NPC难题,大规模“背包”问题的近似算法被用于求解系统的最大可恢复负荷量,利用线性解偶最优潮流算法来消除系统越限,并利用松弛规划负荷处理不可行解,保证了算法的可靠性,该文算法为多项式时间算法,能应用于大系统,为在线制定负荷恢复方案提供了有力的定量分析工具,使恢复过程变得更快,更安全,更精确,最后以IEEE118系统为算例,验证了上述算法的有效性。     

计及VSC-HVDC的交直流系统负荷恢复优化

对计及VSC-HVDC的交直流系统故障后负荷恢复问题进行研究,首先建立计及VSC-HVDC的稳态潮流模型。以最大可恢复负荷容量和负荷重要度为目标函数,以考虑频率特性的稳态潮流约束和VSC参数作为约束条件,建立单目标多约束的0-1背包问题。利用线性规划松弛法,在仅考虑交直流系统频率稳定这一约束条件下,将模型松弛为一维约束背包问题,将求解结果作为遗传算法的初始种群,进行二次寻优并得到最优的负荷恢复方案。新英格兰10机39节点算例表明,该方法适用于复杂的交直流系统,并且能够解决遗传算法收敛速度慢、易陷入局部最优解的弊端。     

电力系统恢复中机组恢复的优化选择方法

系统研究了电力系统恢复过程中机组恢复的优化选择问题.提出了一种根据恢复过程的实际状况选择被启动机组的优化策略并给出了相应的数学模型.模型以恢复过程中机组发电量最大为全局优化目标,同时计及各种约束条件.该模型为一个典型的多约束条件的背包问题,通过采用基于数据包络分析模型的相对有效性评估的定性方法与利用回溯算法求解背包问题的定量方法相结合的方式,确定恢复过程中某一时刻最合理的被启动机组.所提方法能较好地权衡对所求解问题的快速性和正确性要求.算例结果验证了所提模型与算法的有效性.     

基于粒子群优化算法和动态调整罚函数的最优潮流计算

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.本文应用了一种简单有效、且收敛性很好的演化计算算法--粒子群优化算法(PSO)进行最优潮流问题的求解.在求解过程中,根据约束条件的越界量大小,动态的调节其罚函数,避免其收敛到局部最小点.应用此算法对IEEE 30 节点系统进行最优潮流计算,并且与线性规划和遗传算法进行了比较,结果表明该算法能够更好的获得全局最优解,具有实用意义.     

黑启动中考虑动态过程的负荷最优恢复

针对黑启动过程中的薄弱电网下如何最大限度地恢复负荷进行了研究.考虑到投入大量负荷后的系统过渡过程中电压、频率变化巨大,稳态潮流合格并不代表在暂态过程中的频率和电压一定合格,针对此动态阶段存在的潜在不确定性,将负荷恢复归结为包含大扰动动态过程的频率、电压、功角等约束的最优控制问题,利用自适应遗传算法对问题进行求解,在保持系统动态过程稳定的要求下,使总的负荷恢复量最大.算例求解结果表明了该算法在负荷恢复问题中的有效性.     

考虑系统频率特性的负荷恢复多目标优化策略研究

电网自愈能力是智能电网的重要特征,而由调度中心在电网恢复阶段实施的负荷恢复策略是实现自愈功能的关键步骤。本文对电力恢复过程中最后一个阶段的负荷恢复问题进行了研究,提出了一种考虑系统频率特性的负荷恢复多目标优化策略,将负荷恢复问题处理为一个多目标、多约束的组合优化模型。采用柔性潮流算法,在满足频率约束条件的前提下,使每个轮次和总负荷恢复量最大;采用细菌群体趋药性算法求解该优化模型,得到负荷恢复需要的轮次及每次恢复的负荷量,具有收敛速度快的优点。IEEE30节点算例的结果验证了该策略的有效性。     

基于改进二进制粒子群算法的配电网故障恢复

鉴于现有的配电网故障恢复算法普遍存在着计算速度慢或难以搜索到全局最优解的问题，提出了一种基于改进二进制粒子群算法的配电网故障恢复算法。首先采用等效负荷模型简化网络；在确定目标函数时，引入了层次分析法求解各指标的权重值，较之传统的经验确定法更符合实际；然后从惯性权重和学习因子的选取及粒子相似性控制2个方面对基本二进制粒子群算法进行了改进。算例分析表明，文中所提出的方法计算速度快，易收敛到全局最优解，能有效地求解配电网故障恢复问题。     

电力系统恢复控制的机组优化启动策略

现代电力系统恢复控制中的机组优化启动问题是一个复杂的多阶段决策优化问题.从全过程最优化的角度出发进行系统建模,以恢复过程中确定时间段内系统发电功率对时间的积分最大为优化目标,同时计及各种约束条件.通过将恢复过程按时间离散化,将此连续的全过程最优化问题分解为每一时步的优化计算,每一时步的优化问题构成一个典型的"背包"问题.采用经典回溯算法逐步求解每一时步中的"背包"问题,确定每一时步启动的机组,从而形成整个恢复过程的机组优化启动策略.求解方法较好地权衡了对所求解问题的快速性和正确性要求.以改进的15机系统为例进行测试,结果表明利用所提方法确定的机组恢复顺序可以获得比传统方法更好的恢复效果.     

改进自适应遗传算法在网络重构中的应用

研究了大停电事故后输电系统的重构优化问题,提出一种求解最优目标网的改进自适应遗传算法。将网络重构问题表示为以恢复负荷总量最高为目的的非线性优化问题,在求解目标网时考虑了负荷的重要性、网络连通性、电网所需满足的各种安全和运行约束等问题。采用改进的自适应遗传算法对问题进行求解,通过适应值函数的计算得到了系统允许条件下的最大允许恢复负荷量。该算法在求解电网重构问题时,编码容易且能方便地处理网络连通问题,求解效率高,用IEEE30节点算例验证了本文方法的有效性。     

改进遗传算法在有功经济调度中的应用研究

针对传统遗传算法在使用惩罚函数法处理约束条件方面的不足,提出一种改进的处理方法一直接比较-比例方法,升将其与实数编码的遗传算法相结合构成改进遗传算法,然后进行实验计算。计算结果表明,用改进遗传算法求解有功负荷分配问题,可以在一定程度上克服传统遗传算法在处理约束条件方面的不足,从而得到质量较高的解。     

考虑重要负荷恢复的机组分层协调恢复优化

对大停电后机组和负荷的协调恢复的方案优化方法进行了研究。针对已有机组恢复的研究往往忽略了同一电厂不同机组对电网恢复过程贡献不同的不足,建立了考虑重要负荷恢复的机组分层协调恢复方案优化数学模型。将待恢复机组分为网络重构层机组和厂站恢复层机组两个层次,通过分析两层机组恢复及负荷恢复的交互影响,提出了机组恢复的多目标分层协调优化策略。将机组恢复的连续过程划分为多个次序进行的恢复时段,结合快速非支配排序遗传算法、CRITIC客观赋权法和灰色关联投影法对每一时步机组恢复方案进行优化决策。进一步地,结合模糊层次分析法和贪心算法为各时步确定重要负荷恢复方案。新英格兰10机39节点系统算例验证了所提方法的有效性。     

考虑高铁负荷和风光不确定性的输电网规划方法研究

为对复杂山区含高铁负荷和风光电站的输电网进行合理规划,提出了考虑高铁负荷和风光不确定性的输电网随机规划方法。首先,对具有间歇性和冲击性的高铁负荷,通过拉普拉斯混合模型结合二项分布对其进行建模。其次,针对直流随机潮流不能计及电压分布,而交流随机潮流模型较为复杂的问题,以解耦线性潮流计算为基础,提出一种基于解耦线性化的半不变量随机潮流计算方法,并基于此构建考虑电压偏差的输电网规划模型。然后,针对输电网规划求解问题中决策变量维度高、约束复杂的特性,通过自适应地动态调整进化过程中交叉、变异概率对遗传算法进行改进。最后,对某高海拔山区铁路沿线电网进行仿真研究,验证了本模型和求解算法的正确性与有效性。     

基于多背包问题求解的电网无功补偿配置方案

针对传统无功补偿配置方法受人工经验影响或存在收敛性问题的缺陷,提出了一种基于多背包问题求解的电网无功补偿配置方案,首先计算各变电站的无功缺额,再将无功平衡过程抽象为多背包问题的求解,无功富余的变电站作为背包、无功存在缺额的变电站作为物品,以背包所装物品价值最大为目标,采用遗传算法求得最优解,并解码得无功平衡结果。最后针对平衡后仍存在无功缺额的变电站,根据就近归整的原则进行无功补偿增配。本文首次将多背包组合优化求解引入到电网的无功补偿配置分析中,并采用智能算法提高了无功平衡的分析效率,降低了无功规划的工作量。算例分析验证了本方案可行有效,对电网无功优化管理具有参考和应用价值。     

有源配电网的综合供电恢复及改进遗传算法

随着分布式电源在配电网中渗透率的提高,利用DG的孤岛运行能力为故障后配电网中非故障区域的停电负荷恢复供电,可有效提高配电网的供电可靠性。在考虑功率平衡、DG孤岛个数和配电网内联络开关的影响因素下,对有源配电网的恢复供电进行了研究。通过将备用联络线路等值为DG,在恢复决策过程中同时考虑DG与联络开关,提高了整体方案的优越性。在利用DG对负荷恢复供电的过程中,充分考虑了DG的类型及控制特性,通过将DG分为主电源和从电源,研究了主从控制模式下孤岛供电的恢复方案。在孤岛划分过程中,采用改进遗传算法进行了求解,结合有源配电网的网络结构以及故障后孤岛的主从控制模式,提出了染色体编码时的两大约束条件以及基因组与基因子块的概念,染色体间的交叉和变异操作全部基于基因组进行操作,有效避免了无效解的产生。最后对一包含3条馈线、7台DG的配电网进行了仿真研究,验证了所提方法的有效性。     

考虑直流接入对系统安全性影响的负荷恢复优化

综合考虑高压直流(LCC-HVDC)接入电网时已恢复负荷的频率调节特性、功率因数、大小与位置对受端系统安全性的影响,结合系统恢复过程中的负荷投入特点,提出了一种考虑直流接入对系统安全性影响的负荷恢复优化方法。以直流接入时受端电网频率偏差最小化、节点电压偏移程度最小化和联合潮流熵最大化为优化目标,考虑机组出力、线路潮流等约束条件,采用快速非支配排序遗传算法(NSGA-II)求解出负荷恢复的Pareto最优解集;然后根据三角模糊数和信息熵权法分别确定各属性的主客观权重,通过灰色关联分析模型对各方案进行多属性决策选出最满意的解。最后,通过含高压直流通道的新英格兰10机39节点系统算例验证了所提方法的有效性。     

电力系统恢复控制的网络重构智能优化策略

作为现代电力系统恢复控制的核心研究内容之一,该文对恢复控制中的网络重构问题进行探讨,提出最优送电路径的通用模型和相应的智能优化算法解算模式。以寻找最短的加权送电路径为优化目标,将网络重构建模为一个寻找图的局部最小树问题,并计及各种约束。利用遗传算法易于处理离散变量且具有全局收敛性的特点,对该优化问题进行求解。求解过程中,对算法寻优性能进行研究以提高求解速度、算法稳定性和寻优效率。所提方法能较好地解决解算精度与速度的矛盾。最后以IEEE 30节点系统作为算例,验证所提模型和算法的有效性。     

基于组合算法的在线无功优化及策略

为解决无功优化问题,构造出一种实用的目标函数,提出一种基于设备优先级的组合算法。该算法结合了非线性原对偶内点法收敛快的特性和改进遗传算法处理离散变量的优点,提高了算法的全局收敛能力和收敛速度。利用短期负荷预报,对未来24h系统负荷进行分段并确定负荷水平,以此来确定无功补偿控制设备动作的优先级。在线无功电压控制系统采用控制设备优先级策略和组合算法的协调策略后,实现了控制设备的合理动作。仿真结果和实际电网的运行情况表明,基于设备优先级的组合算法能够合理控制设备动作,提高电网的电压合格率,降低电网损耗。     

基于Petri网和多种群遗传算法的海洋核动力平台电力系统网络重构

针对现有海洋核动力平台电力系统网络重构方法中功率流分析复杂,且重构模型求解算法难以稳定收敛到全局最优解的问题,提出一种基于Petri网和多种群遗传算法的核动力平台电力系统网络重构方法。综合故障后负荷恢复量、开关操作代价和发电机运行效率指标建立系统网络重构目标函数;基于Petri网对系统进行拓扑建模,将储能装置等效为负值"负荷",通过动态更新机制确定功率流分布;采用多种群遗传算法求解网络重构问题,获取满足系统约束的最佳开关状态组合方案。典型核动力平台电力系统算例表明,所提方法能有效防止算法局部收敛以及减少迭代次数,快速提供完备的系统重构方案。     

机组启动过程中的负荷恢复优化

大停电后,应首先恢复系统内的主要机组,此过程中需要投入适量负荷以保证系统稳定和提高恢复效率.结合机组启动过程中的特点,分析了该阶段负荷恢复的主要内容,提出了与机组启动过程相协调的恢复流程.针对平衡机组出力的负荷恢复问题,建立了多目标的数学模型,并根据贪心算法考虑重点优化测度的思想,提出一种基于重要性优先的负荷恢复算法对...     

基于改进模拟退火算法的电网脆弱线路短路潮流计算方法

以分析电网运行中线路的运行状态为出发点,提出基于改进模拟退火算法的电网脆弱线路短路潮流计算方法,提升潮流计算速度、降低线路损耗.通过分析电网脆弱线路短路潮流计算模型可知,潮流计算模型的非线性特点,导致其在计算时数值解法无法保证最佳收敛获取最优解,通过将Metropolis准则融入遗传退火算法中,利用改进的遗传退火算法判...