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。     

基于内点法的电力系统无功优化

介绍了无功优化的基本概念,对各种无功优化算法进行了简单比较。对原对偶内点法的基本原理作了简单介绍,采用全网有功传输损耗最小作为目标函数,并采用二次罚函数的形式处理离散变量,对基于原对偶内点法的无功优化的模型进行求解。IEEE14—118节点标准测试系统上进行了数值仿真,证明内点算法具有良好的收敛性和鲁棒性。     

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。     

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。     

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。     

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。     

基于凝聚函数的电力系统无功互补优化模型与算法

基于非线性互补函数和凝聚函数提出了一种处理电力系统无功优化问题中离散变量的光滑化模型,并结合现代内点法对模型进行求解。所提方法首先在不考虑离散变量的情况下进行无功优化预计算,快速获取离散变量的两界,并以此构造互补约束条件;然后将互补约束转化为等价的非光滑方程组,并利用凝聚函数进行光滑逼近,从而将无功优化问题转化为一般的非线性规划问题进行求解,有效地解决了求解离散量时存在的时间与精度之间的矛盾。对30至1780节点系统的计算结果表明,该算法计算效率高、收敛性好,在求解含离散变量的大规模非线性规划问题中有很好的应用前景。     

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.     

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。