考虑负荷变化影响的综合无功优化并行计算模型

实际综合无功优化中,保证系统尽量远离可能的崩溃点十分重要.提出基于ε-支配域并行算法的综合无功优化模型,通过负荷裕度指标对系统电压稳定性进行评估,利用基于ε-支配域的并行计算方法,解决了单独依靠状态指标难以准确估计系统崩溃点和裕度指标应用到多目标无功优化中导致的速度瓶颈问题,实现了系统电压稳定水平的实时、全面的评估,为运行人员提供了更全面的系统信息.通过IEEE14、IEEE30和IEEE118节点系统验证了所提模型和算法的正确性和有效性.     

考虑过渡过程的多目标无功/电压优化控制模型

基于时间断面的无功/电压优化控制模型忽略了控制设备动作时间及2次优化控制期间的系统变化,因此不能准确反映优化控制效果。提出考虑过渡过程影响的多目标无功/电压优化控制模型,通过对过渡过程的智能分段和负荷变化方向的动态评估,并应用智能ε-支配域并行算法,能更精确地对电网有功损耗、控制设备动作引起的电压波动以及由于负荷变化所导致的的系统电压稳定负荷裕度变化量进行优化控制。通过IEEE30节点模型和一实际系统模型的仿真,验证了所提模型较传统无功/电压优化控制模型具有更好的优化控制能力。     

复合电压薄弱性指标及以其为导向的无功优化策略

提出了一种新的电力系统薄弱环节确定指标,并提出以系统薄弱环节分析为导向的多目标函数无功优化方法。首先,融合薄弱性指标电压和功率两方面的特点和优势,定义了新的薄弱环节复合裕度判定指标,综合描述负荷正常工作点与电压崩溃点的距离;以该指标为判定标准识别出系统的电压薄弱环节点集,由此点集构成无功优化的待补偿节点集。然后,建立多目标无功优化模型,采用改进自适应遗传算法,在算法选择环节采用确定式选择原则替换传统轮盘赌法,进而完成多目标无功优化模型求解。最后,以IEEE 30节点系统和新英格兰IEEE 39节点系统为仿真试验案例,通过优化后多项系统运行指标与传统方法计算结果的对比,验证了以新的薄弱环节判定指标为无功优化策略的有效性和优越性,同时也证明了改进后的自适应遗传算法在多目标无功优化计算中的高效性。     

基于禁忌算法的多目标无功优化

提出一种基于禁忌算法的多目标无功优化方法.在多目标优化中,包括了距离裕度和网损两项性能指标.首先在给定负荷增长方式的前提下,利用改进连续潮流法快速地找到电压崩溃点,进而求得当前运行点离崩溃点间的距离,并以此距离作为裕度指标,然后采用模糊集理论将裕度指标和网损指标两个目标优化问题转化为单目标优化问题,最后利用改进的禁忌算法对该单目标进行优化,使系统在满足约束的情形下既经济又安全地运行.文章在IEEE14节点系统上验证了该算法的优越性.     

基于禁忌算法的多目标无功优化

提出一种基于禁忌算法的多目标无功优化方法。在多目标优化中,包括了距离裕度和网损两项性能指标。首先在给定负荷增长方式的前提下,利用改进连续潮流法快速地找到电压崩溃点,进而求得当前运行点离崩溃点间的距离,并以此距离作为裕度指标,然后采用模糊集理论将裕度指标和网损指标两个目标优化问题转化为单目标优化问题,最后利用改进的禁忌算法对该单目标进行优化,使系统在满足约束的情形下既经济又安全地运行。文章在IEEE14节点系统上验证了该算法的优越性。     

基于启发式能量函数的电力系统无功规划优化

将基于启发式能量函数观点的无功裕度运用到电力系统无功规划优化中,根据系统中各节点的无功裕度排列顺序确定无功补偿节点,并运用改进的自适应遗传算法对电力系统无功进行规划优化。在所建立的无功优化数学模型中,综合考虑了通过安装无功补偿装置所降低的有功损耗和安装无功补偿装置投资两者的综合费用最小。通过IEEE 30节点算例表明,该方法使系统中的无功电源得到合理地配置,有效的降低了系统的有功损耗,提高了电力系统的电压稳定性。     

基于电压控制分区的发电机无功备用优化方法

发电机无功备用对电力系统电压稳定和电压控制具有重要意义。提出了基于电压控制分区的区域发电机无功备用定义,该定义综合衡量了区域发电机无功备用对静态电压稳定和准稳态电压控制的价值以及无功备用的可供给性。分析了控制变量的特性和选取方式,建立了用于优化区域无功备用和区域电压水平的二次规划模型,提出了逐次分区优化求解算法。通过3节点系统算例验证了无功备用定义和控制变量选取方式的合理性。通过IEEE 118系统算例验证了优化方法的正确性和可行性,优化方案显著提高了区域无功备用量和电压稳定裕度,改善了电压水平。区域无功备用优化方法将高维的无功备用优化原问题简化为少量的低维区域优化子问题,具有较高的容错性和计算效率,可用于较大规模系统的发电机无功备用评估和优化。     

多目标电网无功优化的量子遗传算法

在传统无功优化模型中引入静态电压稳定指标,建立了以网损最小、静态电压稳定裕度最大为目标的多目标无功优化模型。还介绍了量子遗传算法,它是一种基于量子计算概念的智能算法,用量子比特为基本信息位编码染色体,用基于量子概率门的量子变异实现个体进化,其收敛速度和全局寻优能力优于传统进化算法。将该算法用于电力系统无功优化并仿真计算了IEEE14、30节点系统,结果验证了模型和算法的有效性。     

基于多目标决策协调进化算法的电力系统无功优化

在传统无功优化模型基础上,建立了以系统有功网损、静态电压稳定裕度、电压偏差、无功补偿容量和发电机发电成本的多目标无功优化模型。采用多目标决策协调进化算法对电力系统无功进行优化,将多目标决策协调算法与群体进化理论有机结合起来,在有限的群体内对每个个体按协调算法进行排序,以提高优化方法的有效性。通过Matlab7．0编程对IEEE30和IEEE14节点算例系统进行计算。计算结果表明,该方法具有系统网损、电压偏差及无功补偿容量小、发电机发电成本低和系统稳定裕度高的特点。     

基于广域信息的电压稳定在线评估与无功电压协调控制方法

为提升系统全局电压稳定性,保证电网安全运行,亟需研究电网电压水平实时监测和系统无功电压动态控制方法。本文采用一种基于广域量测信息且兼具良好准确性与线性度的静态电压稳定指标,并结合综合隶属度函数法建立了综合考虑系统电压稳定裕度及系统网损的多目标最优潮流模型。该模型可对电压稳定裕度较低区域相关支路的电压稳定指标分配更高的优化优先级,以实现有效提升系统全局电压稳定性的目的。同时根据系统的不同运行工况确定目标函数权重系数的取值,以实现对系统运行经济性和电压稳定性重要程度的区分。采用IEEE 14节点系统和IEEE 57节点系统,应用Matlab编程验证了本文提出的无功电压控制模型及控制策略的合理性和有效性。     

基于NSGA-Ⅱ算法的多目标静态无功优化

由于静态无功优化目标函数大多是单目标或者人为赋予权重系数的多目标函数的组合,本文提出了一种综合优化网损、电压水平和电压稳定性的多目标无功优化模型。为了避免求解时的目标偏好性,引入了快速非支配排序遗传算法,设计了基于实数、整数编码的混合编码方式,通过非支配排序算子和拥挤度算子来协调各目标之间的关系,实现了计及变量约束和潮流约束的静态无功优化。采用方案校验模块完成对Pareto最优解集的校验。以IEEE30节点系统和IEEE118节点系统为算例进行仿真,多次无功优化计算的结果表明了该方法的有效性。     

基于耦合单端口网络理论的广域负荷裕度灵敏度及其在电压稳定控制中的应用（英文）

负荷裕度灵敏度是分析和研究电压稳定评估和控制的重要方法。但传统基于电力系统代数模型的负荷裕度灵敏度分析方法需要全网精确的模型并且需要大量的运算,因此不适合在线应用。基于耦合单端口网络理论,提出一种适合在线应用的基于广域负荷裕度灵敏度的电压稳定评估与控制的新方法。利用电力系统的广域量测信息,推导出负荷裕度对有功功率、无功功率及机端电压的灵敏度,该方法比基于模型的分析方法在计算上更有效率。针对所提出的负荷裕度灵敏度,进一步提出了改善电压稳定性的多步骤控制策略。将该方法应用在IEEE 39节点系统中,仿真结果不仅验证了负荷裕度灵敏度,同时也验证了多步骤控制策略与传统连续潮流的方法相比在判定系统电压崩溃点上的有效性。为进一步验证所提出负荷灵敏度的通用性,将其应用到IEEE 14、IEEE 57、和IEEE 300节点系统中。在多个仿真系统中的结果表明,本文提出的基于广域负荷裕度灵敏度的电压稳定评估与控制的新方法有很好的在线应用的潜力。     

基于Benders分解的发电机无功备用优化方法

电压稳定裕度与系统无功备用密切相关,因此,提出一种无功源的无功备用优化方法。引入发电机参与因子来衡量发电机无功备用的重要程度,建立以系统无功备用最大化为目标的优化模型,并应用Benders分解将模型分解为发电机主问题和电容器子问题。IEEE 39节点系统算例验证了所提优化方法的有效性,优化方案大幅提高了系统电压稳定裕度。     

改进粒子群优化算法在电力系统多目标无功优化中应用

采用自适应聚焦粒子群优化(AFPSO)算法对电力系统进行无功优化.以最优控制原理为基础,引入静态电压稳定性指标,建立了综合考虑系统有功网损最小、电压水平最好以及静态电压稳定裕度最大的多目标无功优化模型,并采用模糊集理论将此多目标优化问题转化为单目标优化问题.通过最小化各目标的隶属度最大值(指标差的隶属度值大),从而只提升差的指标,使系统整体性能提高.同时,采用罚函数的形式处理负荷节点电压和无功发电功率2个状态变量不等式约束.在IEEE 57节点系统上进行测试,通过仿真测试及不同算法优化结果的对比,表明AFPSO算法在实现系统经济运行的同时也增强了电网的电压稳定,同时证明了AFPSO算法的有效性和优越性.     

计及静态电压稳定约束的无功优化规划

选择无功补偿设备投资和系统有功网损的综合费用作为目标函数,同时考虑满足电压水平和电压稳定性两个约束条件来探讨无功规划问题。选取用电压稳定裕度不低于某一个允许的最小稳定裕度来表示电压稳定约束。分别对正常运行工作点和电压崩溃点引入2组变量和潮流方程,从而使得电压稳定裕度可以用临界运行状态下负荷的总视在功率与正常运行状态下负荷的总视在功率之差来显式表达。该模型相对于传统无功规划模型的优势表现在能够根据稳定裕度的目标值直接求得在合理电压水平下的最佳无功补偿配置方案,但其优化模型的等式和不等式约束及变量的数目却大幅增加,使得计算量远大于传统的无功规划问题。在IEEE 14节点和118节点2个试验系统的计算表明,采用非线性原对偶内点法求解该模型时,其计算精度及收敛性都比较好。     

快速多目标无功优化方法在实际系统中的应用

多目标进化算法（MOEA）已经被应用到电力系统无功优化这一问题的求解,但是由于MOEA算法需要相当长的寻优时间,同时其优化结果针对性不强,因此难以用于电网的无功电压自动实时控制。将以ε-支配域为基础的多目标优化方法应用到实际系统的无功电压自动实时控制中,该方法包括多目标模糊评价函数、自适应ε-MOEA优化算法以及后评价模糊控制器。通过在一个实际35节点系统上的应用,验证了所提方法的有效性与实用性。     

考虑电压稳定约束的无功优化新模型

为了提高电力系统的安全水平,有必要在无功优化中考虑静态电压稳定约束.现有模型以发电机组恒定不变的无功上下限值来确定电压稳定极限,由此可能导致无功的优化运行不满足实际发电机组的运行极限约束.建立了一种含静态电压稳定约束的无功优化新模型.其中,目标函数为正常状态的有功网损最小,约束方程包括正常状态和临界状态的潮流及其他安全约束和电压稳定裕度约束.由于采用一组基于发电机运行极限图的分段函数来准确反映发电机组的无功限制,从而克服了现有模型可能违反发电机组运行极限约束的问题.采用预测-校正原对偶内点法来求解无功优化新模型,通过IEEE30节点系统的仿真计算,验证了本文所建模型的可行性.     

改进粒子群-禁忌搜索算法在多目标无功优化中的应用

针对有功网损、电压偏差和静态电压稳定裕度的多目标无功优化问题,提出一种基于改进粒子群-禁忌搜索算法的多目标电力系统无功优化方法。以最小特征值模为电压稳定裕度指标建立了3个目标函数的单一妥协模型。应用Kent映射产生的混沌序列作为初始种群,保证初始种群的多样性和均匀性。粒子群优化(PSO)算法进行前期计算时,采用凸函数递减惯性权重和自适应学习因子提高算法的收敛速度和精度;针对PSO算法搜索精度不高和陷入局部最优的问题,在PSO算法后期收敛后引入禁忌搜索算法全局寻优。基于群体适应度方差,引入模糊截集理论将模糊集合转化为经典集合,定义了经典集合下的收敛指标,当其值为0时进入禁忌搜索计算阶段,解决2种算法的切换问题。将所提方法应用于IEEE14、IEEE30和IEEE118节点系统中,验证了其有效性和可行性。     

基于改进遗传算法的配电网无功优化

在传统无功优化模型的基础上,引入静态电压稳定裕度指标,建立了综合考虑系统有功网损最小、无功补偿容量最小和系统静态电压稳定裕度最大的配电网无功优化模型。根据节点无功2次电阻矩的大小,确定了待补偿节点以及各节点补偿容量的上下限。在基本遗传算法的基础上,对遗传操作进行了改进,提出了1种改进遗传算法。实例计算表明,采用该方法对配电网进行无功优化不仅可以降低有功网损,还能提高系统静态电压稳定性。     

计及无功裕度的配电网两阶段无功优化调度策略

为了解决高比例可再生分布式电源(renewable distributed generation,RDG)接入配电网后各类可调资源的协同调度和时空耦合问题,提出了计及动态无功裕度的两阶段配电网无功优化调度策略。利用Copula理论建立考虑风光不确定性和相关性的预测模型,第一阶段综合考虑电压偏差、运行成本和动态无功裕度3个指标建立日前多目标优化模型,第二阶段在短时间尺度上进一步利用连续调节装置应对风光波动性,在充分协调配电网中可调资源的同时实现快慢时间常数各异的无功调节装置差异化管理。最后在改进的IEEE 33节点系统上进行仿真,结果表明所提协同优化策略能够提高系统的安全经济效益,验证了风光相关性对系统的影响。