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。     

计及控制设备动作次数约束的动态无功优化算法

将全天各负荷母线的有功和无功变化曲线分为24个时段,用控制变量的数学表达式描述有载调压变压器分接头和可投切并联电容器组的动作次数约束,提出了完整的非线性混合整数动态无功优化模型,并提出采用非线性原对偶内点法内嵌罚函数的方法求解该模型.在优化过程中较好地解决了变量离散化和控制设备动作次数限制之间的配合问题.以一个实际系统作为算例,分析了不同最大动作次数约束取值对动态无功优化结果的影响,并与单点静态优化计算结果进行了比较,以比较结果验证了该算法的正确性和有效性及在限制控制设备动作次数方面取得的成功.     

文摘

求解动态无功优化问题的混合免疫遗传算法/刘方,颜伟,徐国禹//中国电力.2006,(8).-6~11无功优化是电力系统运行中提高经济性和电压安全性的重要措施,为防止静态无功优化可能导致无功控制设备的频繁操作,考虑并联电容器投切组数和有载调压变压器变比档位的调节次数约束,建立了电     

动态无功优化的实用化模型研究

提出一种动态无功优化的实用化模型:从控制设备动作次数定义出发,通过预优化,将全天设备动作次数约束分解为每时段的设备动作次数约束,从而将完整的动态无功优化模型转化成与常规单个时间断面的静态无功优化模型相同的表达形式,并以内嵌罚函数的非线性原对偶内点法作为其优化算法。计算结果表明,所提模型能在满足最大允许动作次数约束的前提下获得优化解,且可以明显提高计算速度。     

动态无功优化的多阶段求解方法

动态无功优化是保障电网安全经济运行的重要手段之一。然而,动态无功优化属于大规模、多时段、强耦合的非线性混合整数规划问题,直接求解困难。为处理无功优化问题中包含的离散变量及时段耦合约束,基于动态无功优化问题的物理本质,提出了动态无功优化模型的多阶段求解方法。第1阶段以系统网损最小化为目标,松弛离散变量和无功设备全天动作次数约束,基于内点法计算得到动态无功优化问题的初始解。第2阶段以网损增量最小化为目标,基于目标函数对控制变量的灵敏度,将子问题在当前解附近线性化,构建以无功控制设备全天动作次数为约束的混合整数规划模型,由此决策无功设备全天动作次数约束下的离散控制变量优化解。在此基础上,将第2阶段得到的优化结果代入到第1阶段的优化模型当中,得到多阶段动态无功优化问题的优化结果。WardHale 6节点算例系统和国内某省网实际系统计算结果验证了所提模型和求解方法的高效性和适用性。     

基于解耦内点法与混合整数规划法的区域电网动态无功优化算法

动态无功优化在提高电网电压质量、降低网损和减少离散调压设备日动作次数方面具有重要作用,在数学上它是一个含绝对值约束的多时段大规模非线性混合整数规划问题,其高效求解是一个难题。为此,提出了一种基于解耦内点法和混合整数规划的动态无功优化两阶段算法。第1阶段,利用sigmoid函数处理绝对值约束以实现原模型的连续化,采用解耦内点法思想构建KKT修正方程的对角带边结构,实现了模型的时段分块解耦高效求解;第2阶段,将原模型在当前连续解附近线性化,构建涉及原模型所有约束条件的混合整数线性规划模型,由此决策出离散无功控制设备的优化解。通过某地区26节点的算例仿真,验证了本文算法的有效性。     

电力系统动态无功优化模型的实用化研究

针对传统动态无功优化存在的问题,提出一种动态无功优化问题的实用化模型。该模型从控制设备动作次数定义出发,通过预优化后,将全天设备动作次数约束分解为每时段的设备动作次数约束,从而将完整的动态无功优化模型转化成与常规单个时间断面的静态无功优化模型相同的表达形式;利用内嵌罚函数的非线性原对偶内点法作为其优化算法。采用IEEE118节点系统作为算例来验证该模型的正确性,计算结果表明所提模型能在满足最大允许动作次数约束的前提下获得优化解,且可以明显提高计算速度。     

基于内点法和遗传算法无功优化的比较及应用

无功优化是电力系统实现电压和无功功率最优控制和调度的基础，使用者对无功优化程序功能的需求不同，采用的无功优化算法也不尽相同，内点法和遗传算法是其中较具代表性且差异较大的2种，对基于内点法无功优化的数学模型，遗传算法的适应度函数和收敛判据进行改进，在IEEE6节点系统进行校验，并分析其在湖北恩施电网无功优化控制方面的应用，结果表明，内点法无功优化的结果比改进遗传算法无功优化的结果差，且处理离散变量不方便，但计算速度快于改进遗传算法，随问题规模增大，内点法的这一优势更明显。     

基于改进遗传算法与原对偶内点法的无功优化混合算法

基于改进遗传算法和原对偶内点法提出一种求解无功优化问题的混合算法。首先通过改进遗传算法求解无功优化问题中的离散变量,然后采用原对偶内点法求解与已获得离散变量最匹配的连续变量。在改进遗传算法中采用交叉、变异算子并基于可行域规则处理离散约束,有效提高了混合优化算法的整体寻优效率。在IEEE 118节点系统中的仿真计算结果验证了本文方法的有效性。该方法已应用于福建电网自动电压控制系统中。     

求解离散无功优化问题的精确连续化方法

提出了一种求解离散无功优化问题的新算法。该方法对离散变量进行二进制编码,从而将离散变量转化为若干0-1变量的线性组合,并将二进制变量约束转化为等价的互补约束,再利用非线性互补函数将互补约束转化为等价的非光滑方程,对其进行光滑化处理后,将原问题转化成可微的非线性规划问题,并采用非线性原对偶内点算法求解。此外,还对离散变量编码的原理以及应用原对偶内点法中遇到的求导难点进行了介绍,并通过几个不同规模试验系统的计算分析,验证该方法能有效处理离散变量,而且具有良好的收敛性和精确性。     

求解离散无功优化的非线性原-对偶内点算法

针对无功优化计算中离散变量和连续变量共存问题,提出用直接非线性原一对偶内点法内嵌罚函数的新算法。通过对几个不同规模试验系统计算分析,并与Tabu搜索法求得的结果比较,证明了该方法是有效的,而且在计算速度、收敛性和优化精度上都优于Tabu搜索法。这使内点法在解决非线性混合整数规划无功优化的有效性和实用性方面更进了一步。     

基于内点法和改进遗传算法的无功优化组合策略

提出了一种求解无功优化问题的组合策略,该策略将无功优化问题分解为连续优化和离散优化2个子问题,分别用预测–校正内点法和改进遗传算法进行求解。考虑到实际电网在进行无功优化控制时,发电机是主要的调节手段,先不考虑离散变量的约束,采用预测–校正内点法优化连续变量;然后保持连续变量不变,用改进遗传算法优化离散变量;再返回到连续优化阶段,如此交替求解。当出现相邻的连续优化阶段和离散优化阶段网损变化的差值小于设定值时,停止优化。IEEE14、30、57、118节点系统的仿真结果表明,该策略比其它组合算法在收敛性和计算效率上更具优越性。     

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.     

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。     

基于简化零空间内点法VSC-HVDC离散化最优潮流的研究

在求解含电压源换流器的高压直流输电(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,常使用原对偶内点法或智能算法。但原对偶内点法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简化零空间内点算法。算法的主要思想是以简化零空间内点法(下称S-NSIPM)为框架,对连续变量进行优化,当收敛函数小于一定值时,在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,寻优和适应能力强,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。     

基于稀疏技术的原对偶内点法电压无功功率优化

文章结合电力系统的稀疏特性,提出了一种基于稀疏技术的原对偶内点法电压无功优化控制数学模型,并给出了提高原对偶内点法计算速度的措施。     

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。