电力系统无功优化模型及算法研究

综述了无功优化问题经典模型以及在电力市场模式下考虑负荷变化影响、分布式电源接入等当前较热的无功优化模型.阐述了常规优化算法、智能优化算法及其改进算法以及上述算法的混杂算法在电力系统无功优化中的应用情况及存在问题,分析了各种算法的优缺点.最后指出了无功优化当前存在的问题,并指出随着智能电网的发展,提出相应的无功优化模型、...     

电力系统无功优化研究的进展与展望

介绍了关于多目标函数时无功优化数学模型的建立,在分析了一些常用的优化算法基础上,重点介绍了实际电网中常用的现代智能优化算法,包括遗传算法、粒子群算法、差分算法在无功优化上的应用的进展,最后对无功优化的未来研究方向做出了展望.     

电力系统无功优化方法分析

本文介绍了无功优化的历史,总结了各种无功优化模型,分析了静态、动态两种无功优化方式,比较了当前存在的多种优化算法,提出了目前电力系统无功优化研究中存在的问题及发展趋势。     

电力系统无功优化算法综述

总结了无功优化算法的研究现状 ,介绍了求解无功优化问题的常规方法和人工智能方法 ,同时综合评述了现有优化方法的优缺点。提出利用混沌搜索全局最优解的混合遗传算法用于无功优化的新探索 ,并对以后的研究动态进行了预测     

基于协同粒子群优化算法的电力系统无功优化

为了解决粒子算法应用在电力系统无功优化中存在的问题,提出了一种改进的协同粒子优化算法.笔者根据电力系统无功优化问题非线性、不连续、大范围以及电压等级增多、无功优化控制变量较多的特点,建立了改进的协同粒子优化算法无功优化的数学模型,并将协同粒子群算法在无功优化中进行了应用.算例结果表明,该算法有效地改善了粒子群算法的局部收敛问题,缩短了搜索时间,提高了准确性.     

基于数据挖掘技术的变电站无功蚁群优化算法

针对变电站在集中控制模式下的无功补偿与电压控制的问题,充分利用变电站运行过程中的大量数据,将数据挖掘技术应用于变电站电压无功自动调节系统,提出了基于关联规则的系统蚁群无功优化方法.将改进Apriori算法应用于无功优化方案的确定,并对蚁群优化算法进行改进,建立了基于实际数据挖掘结果的无功全局优化总体数学模型.以上海220 kV万航变电站为例,以其日常运行的历史数据为基础,运用本文算法得到在各种典型工况下的最优方案,以指导实际运行.实验结果表明,基于数据挖掘的系统无功优化目标值方法可以提高系统运行效率,降低损耗,对系统电压稳定,经济运行意义重大.     

电力市场环境下的无功优化模型及其求解方法

该文分析了传统的电力系统无功优化模型存在的缺陷，论述了在电力市场中实行无功计价的必要性。提出了根据发电机运行的不同状况对发电机无功进行分段计价的观点，并依此建立了以有功网络损耗费用和无功费用为目标函数并包含各种运行约束的电力系统无功优化数学模型。由于电力系统无功优化问题本身的复杂性，该文将遗传算法和ALOPEX相结合的优化算法应用于上述的无功优化模型，这种方法能充分发挥遗传算法的全局寻优优势和ALOPEX算法的爬山能力突出的特点，可以克服以往优化算法的不足。给出的算例也证明了该文提出的无功优化模型可以在降低网络有功损耗的同时实现无功潮流的合理分布，起到改善系统无功环境的作用。     

基于分解的智能优化算法在电力系统无功优化中的仿真研究

电力系统无功优化是一个多目标优化问题,在传统无功优化模型的基础上,建立了以有功网损最小和无功补偿成本最少为目标函数的多目标无功优化仿真模型.采用MOEAD算法求解多目标无功优化模型.仿真结果表明,采用MOEAD算法求解多目标无功优化问题,能够有效降低有功网损,减少无功补偿成本,而且计算速度快、计算性能好.     

电力系统无功优化方法综合分析

无功优化是电力系统电压稳定与经济运行的核心问题，也是提高电力系统电压质量的重要措施。本文简要地介绍了无功优化的经典算法：梯度类算法，牛顿法，二次规划法和线性规划法。详细地分析了人工智能方法在无功优化中的应用，即遗传算法、模拟算法、Tabu搜索法、混合算法、专家系统、人工神经网络法、模糊优化法等应用于无功优化的基本思路，还对动态规划法进行了分析，并进行诸多方法的比较，得出了合理的结论：遗传算法及其与其它算法的结合，将使遗传算法在无功优化与控制的应用领域中发挥愈来愈大的作用。     

电力系统无功优化算法性能比较及分析

电力系统无功优化问题在数学上是一个多变量、多约束的混合非线性问题,国内外研究者提出了多种无功优化算法,但对于这些算法的性能比较较为少见。为了便于进一步的修正和提高算法的性能,更好的发挥各种算法的优势,需要对这些常用的方法进行全面的对比和分析。文中选取了序列二次规划法、改进遗传算法和改进粒子群算法,基于算例比较分析了这3种算法在处理电力系统无功优化问题时的优势和缺点,并从算法的原理上给出了一些解释。     

考虑发输配一体的电力系统主网的无功优化研究

以有功网损最小为目标函数建立了电力系统无功优化的数学模型,对于目标函数中的无功电压越界和发电机无功越界点,采用罚函数予以解决.对无功优化问题的求解采用遗传算法,针对遗传算法应用于求解无功优化等复杂非线性优化问题中容易发生"早熟"和收敛速度慢等问题,作了一些改进.通过改进,遗传算法能够跳出局部最优解,增强了全局寻优能力,...     

遗传算法在电力系统无功优化中的应用

遗传算法根据自然界适者生存的原则进行搜索和优化。将遗传算法应用于电力系统无功优化，不仅能避免一般优化算法的局部最优问题，并能解决无功优化中变量的离散问题，避免维数灾难，提供最优及次优方案，使无功优化更切实际。遗传算法的引入，为电力系统无功优化提供了一种新的计算方法，使无功优化方法更加完善和实用。     

电力系统无功优化的新进展

无功优化调度可以优化电网的无功潮流分布,降低电网的有功损耗和电压损耗,从而改善电压质量,确保用电设备安全可靠运行。然而由于电网建设和用户需求的变化,传统无功优化问题从目标函数到约束条件都相应发生变化。本文就近年来无功优化数学模型发生的变化以及无功优化问题求解方法的改进进行简要说明与分析。     

基于引力搜索算法的电力系统无功优化

无功优化是一个多变量、多约束、高维数的非线性规划问题,其离散变量与连续变量并存的特性使得传统优化算法难以对其进行求解。根据无功优化问题的特性,提出了一种适用于无功优化问题求解的引力搜索算法,该算法是受牛顿引力定律和粒子间相互作用的启发而提出来的一种新的优化算法,其理论基础深厚,物理意义明确,便于理解,简单易行。算例结果表明,引力搜索算法可以有效求解电力系统无功优化问题,且收敛速度快,数值稳定性好。     

高压配电网无功优化集中控制系统研究

设计了无功优化控制系统的软件体系结构,建立了动态无功优化数学模型。提出的地区电网无功优化控制基于现有地调自动化系统,在母线负荷预测的基础上,利用遗传算法求解整个电网的无功优化问题,得到的优化结果为各个变电站VQC的合理限值。该方法将全局优化与VQC分散控制的优点结合起来,克服了各变电站无功、电压就地最优控制的弊端,节电效益显著。在某地区电网的应用中验证了该系统和方法的有效性,经过优化计算,在满足电压约束和控制设备投切次数限制的条件下,降低了电能损耗,有功损耗比优化前下降约3个百分点。     

无功优化分区迭代算法的改进及其应用

文章提出一种改进的电网分区无功优化迭代模型和算法,将上下层电网进行更为清晰的划分,利用界面节点的电压和功率进行上下层迭代来求得全网的无功优化解。并且给出了迭代算法的收敛判据。通过在某地区电网的应用表明,分区迭代算法在优化质量、收敛可靠性和时间方面都比全网整体优化有优势。     

基于免疫禁忌混合算法的多目标最优潮流计算

针对电力系统多目标最优潮流计算问题,提出了一种基于免疫禁忌混合算法的多目标模糊优化潮流计算的新方法。该方法运用模糊集理论来构造评价函数,实现了多目标优化问题向单目标优化问题的转化,兼顾了各子目标,保证了较高的整体优化水平;采用求解精度高、使用灵活的免疫禁忌混合算法来进行单目标寻优,准确地获取了符合实际的全局最优解。通过对IEEE 30节点系统进行多次多目标最优潮流仿真计算,并将计算结果分别与单目标最优潮流计算及采用粒子群算法、免疫算法等其它算法的结果进行比较和分析,验证了该方法是解决电力系统多目标最优潮流问题的一种有效方法。     

考虑风电的电力系统机组组合两阶段优化方法

电的随机性和波动性给电力系统的安全经济运行带来了严峻的挑战,合理的风电不确定性模型及机组组合优化方法是保证电力系统日前调度安全性和经济性的关键。为此,提出一种考虑风电的电力系统机组组合两阶段随机优化方法。根据风电出力历史数据的非参数经验分布,生成符合风电随机性和波动性的风电动态场景。考虑到场景削减过程中容易忽略的一些极端边界场景会增加系统的弃风或切负荷风险,提出以削减后的场景和极端边界场景为输入的机组组合两阶段优化模型。同时,为求解机组组合这一非线性混合整数优化问题,提出一种混合遗传纵横交叉算法的优化方法。通过实验仿真结果证明了所提模型和方法用于求解考虑风电的电力系统机组组合问题时的合理性和有效性。     

基于改进的Tabu搜索算法的电力系统无功优化

将一种改进的Tabu搜索算法用于电力系统的无功优化，建立了相应的数学模型，并以有功网损为目标函数。在传统的Tabu搜索算法的基础上，对补偿电容分组投切的二进制优化编码、退出迭代的判定条件、Tabu表深度、不同循环起点的选择等问题做了分析讨论，并做出了一定的改进，使得更容易跳出局部最优解，保证可以搜索整个可行域，从而得到最优解的可能性更大。文章应用改进的Tabu搜索算法对IEEE6节点系统进行了无功优化计算，与传统的Tabu算法进行了比较．结果袁明改进的Tabu搜索算法具有更强的全局寻优能力。     

基于混沌原理的火电机组负荷分配优化系统研究

结合国内电力市场现状,建立了火电机组负荷分配优化的模型.对比分析了机组负荷分配优化不同算法的优缺点,具有全局寻优能力的混沌算法最适合火电机组负荷分配优化的求解,并开发了机组负荷分配优化系统软件,对降低火电厂总煤耗,提高供电品质,实现火电厂机组的安全、稳定和经济运行具有一定的理论和现实意义.