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。     

含风电场电力系统动态优化潮流的混合蛙跳算法

根据无功补偿就近的原则,风电场尽量不从系统吸收无功,风电场所需无功主要由风电场无功补偿装置提供。考虑发电机的阀点效应和异步风力发电机组无功补偿装置投切的离散性,含风电场的电力系统动态优化潮流属于复杂的多约束混合整数非凸非线性规划问题。计及各个时间断面的耦合性,将所有时段统一进行优化,以整个时段所有常规机组费用最小为目标函数,建立了含风电场电力系统动态优化潮流的数学模型。提出将混合蛙跳（SFL）算法应用到统一考虑所有时段的动态优化潮流计算中,给出了具体实现方法。在改进的IEEE 30节点系统中分别采用SFL算法和粒子群优化算法进行了仿真计算,结果表明所提出的方法是有效的。     

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. .     

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。     

改进小生境差分进化算法在配网无功优化中的应用

配网无功优化是一类非线性的整数规划问题,通过调整变压器的变比,改变发电机的端电压和连接补偿电容来改变电力网络中的无功,减小系统网损。差分进化算法是一种收敛速度快,收敛精度高的智能进化算法,针对无功优化模型对差分进化算法做出改进,引入小生境思想。通过实例验证了小生境粒子群算法(NPSO)和改进小生境差分进化算法(FERDE)对无功补偿装置布点优化规划的有效性。结果表明,增强算法的局部搜索能力和扩宽搜索范围,在收敛速度和精度上都有不同程度的提高。     

避免过补偿的改进遗传算法在集中无功补偿优化中的应用

以年运行费用最小为目标函数,建立了配电网集中无功补偿优化数学模型。针对遗传算法的局限性,采用整数编码,调整了适应函数,改进了交叉和变异操作,实施了最优保留策略,并结合了模拟退火算法,该算法能够有效地提高收敛速度,避免早熟收敛。同时在操作过程中,提出了一种通过动态调整补偿容量上限值避免产生过补偿现象的计算方法。优化实例说明,该优化方法有效、实用。     

基于改进算子的免疫遗传算法的电压无功优化

针对电压无功优化问题的特点和免疫遗传算法在求解全局性优化问题中的适用性,应用免疫遗传算法对系统进行电压无功优化。在编码时采用了实整混合编码形式,求抗体相似度时进行了归一化处理,在选择操作时对适应度函数进行了变换,合理的选择变换系数的值,可以保证算法在进化前期保持种群多样性,在进化后期仍能有较快收敛速度,并在交叉变异时实数段和整数段基因采取不同的措施。取IEEE-30节点标准系统为例,利用开发的优化计算程序进行电压无功优化计算,验证了所提出的算法较其他算法在计算和收敛能力上具有优势。     

改进遗传算法的无功优化规划在伊盟电网中的实现

电力系统无功优化规划是一个较复杂、多目标、非线性的混合规划。用常规的线性和非线性等方法进行优化计算,存在离散变量的近似处理问题,不符合无功规划的实际。而遗传算法由于自身特点,特别适合于解决多目标混合优化方面的问题,具有稳定的收敛特性,是一种先进的全局优化方法。基不足之外在于计算时间长,在种群和遗传代数不是足够大的情况下,易于收敛于局部极值点。为些提出了改进遗传算法,在计算速度和计算精度方面较传统遗传算法均有明显提高。     

一种基于高斯罚函数的大规模无功优化离散变量处理方法

含离散变量的电力系统无功优化属于非线性混合整数规划问题,这类问题目前仍缺乏理论上严格有效的求解方法。提出一种基于高斯罚函数的离散变量连续化的处理策略,用于求解含离散变量的无功优化问题。在对高斯罚函数的性质和参数影响进行分析讨论后,设计出一种结合非线性规划内点法和高斯罚函数参数调整策略的无功优化实用算法。由于高斯罚函数具有连续可微等良好性质,所提方法具有良好的寻优化和计算性能。最后在不同规模的标准系统和实际系统上进行算例测试,以验证算法的鲁棒性和实用性。     

考虑虚拟电源电压特性的区域电网动态无功优化

区域电网常常以1个或多个变电站作为电源向下一级电网供电,相应变电站高压母线被等值处理为虚拟电源。虚拟电源不同于实际发电机,其电压随变电站供电负荷的变化而变化。文中考虑虚拟电源的电压特性以及变电站控制母线的逆调压要求,建立区域电网的多目标动态无功优化新模型,并采用灵敏度方法将虚拟电源电压表示为供电无功的线性函数。相对常规模型,新模型仍然具有多时段非线性混合整数规划特点,但不含发电机端电压的独立控制变量,增加了逆调压的中枢点电压控制目标和虚拟电源的功率因数约束,因而更具有实用价值。     

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。     

An Unfixed Piecewise-Optimal Reactive Power-Flow Model and its Algorithm for AC-DC Systems

A novel AC-DC optimal reactive power flow (ORPF) model with the generator capability limits is proposed. The objective is to minimize the total cost of generator reactive and active power outputs paid by an independent transmission company. In the model, the generator operation area is divided into four parts with each one having a different reactive output cost function. The boundaries between the four parts change with operation states of generators and are unfixed. The model is an unfixed piecewise mixed-integer nonlinear programming problem. A heuristic approach is introduced into the interior point method to solve the unfixed piecewise problem. The numerical results of six test systems that range in size from 14 to 2572 buses demonstrate the effectiveness of the proposed method.     

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.     

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。     

PCPDIPM based optimal reactive power flow model with discrete variables

This paper presents a new approach to deal with the optimal reactive power flow (ORPF) problem with the discrete control variables. First, a quadratic ORPF model based on augmented rectangular coordinates is established by treatment with the TLC branch; and then quadratic penalty functions are incorporated into the proposed model to handle the discrete control variables; at last, the predictor corrector primal dual interior point method (PCPDIPM) is used to implement the optimization.In the PCPDIPM based ORPF solution, the quadratic discretization formulation results in the constant Hessians that all have elements of 1, or −1, or the penalty factor, and mostly being zero, thereby accelerating the entire optimal process significantly. Experimental results are provided comparing the performance of the proposed discretization approach with that of the conventional one.     

电力市场环境下的无功潮流优化

为了满足电力市场环境下的无功潮流优化运行,详细分析了电力市场环境下无功成本的发生;由于系统发生故障或系统负荷增长而造成系统的无功短缺是电压失稳的主要原因,提出了一个简单实用的故障筛选和排序方法,并以严重事故下电压稳定作为约束条件建立了电力市场环境下无功潮流优化的数学模型,再用免疫算法求解此模型。IEEE-30系统算例结果表明该模型的正确性和算法的可行性。详细比较不同电压稳定标准下及不同体制环境下无功潮流优化的结果得出,在电力市场环境下必须将减少无功成本纳入无功潮流优化目标函数中。     

含风电系统的无功优化调度

针对恒速恒频和变速恒频两类控制模式对风电机组分别进行建模,以系统有功网损最小为目标,以常规发电机和恒电压控制模型风机的无功出力、变压器抽头位置和投入的电容电抗组数为控制变量,建立了含风电系统的无功优化模型。采用原对偶内点算法进行求解,对于模型中的离散变量,提出了优化归整轮流迭代的方法来进行处理。对海南电网汛小方式的算例分析表明,该无功优化模型和方法可以明显地降低系统网损和系统运行成本。     

电力系统无功优化的LRS-PSO算法

提出一种应用局部随机搜索粒子群优化（LRS—PSO）算法求解电力系统无功优化的新方法。使用概率调用策略调用局部随机搜索（LRS）算子。给出了适合无功优化问题的LRS算子的具体实现以及应用LRS—PSO算法求解电力系统无功优化的步骤。对IEEE30节点测试系统进行了无功优化计算,并与标准遗传算法（SGA）、粒子群优化（PSO）算法的测试结果进行了比较。仿真结果表明,与SGA、PSO算法相比,应用LRS—PSO算法求解无功优化问题具有质量更高的解,收敛特性更好。