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。     

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.     

梯级水电站长期多目标模糊优化调度新模型

梯级水电站不仅要满足电力系统运行要求,还要考虑发电和用水之间的协调,才能使综合效益最大化。提出一种兼顾年发电量和运行成本的梯级水电站长期多目标优化调度新模型。通过分别求解各个单目标优化问题和定义各单项目标的隶属度函数,把多目标问题模糊化;采用对各单项目标优化的目标值在一定范围内伸缩的方法来体现决策者的主观意愿;利用模糊最大满意度方法把多目标优化问题转化为单目标非线性规划问题;并构建了一种动态调整惯性因子的自适应粒子群算法。仿真计算验证了模型的正确性和求解方法的可行性,多目标模型比单目标模型获得了更佳的综合效益,模糊优化处理方法避免了目标权重选取的人为任意性,同时自适应粒子群算法计算速度快、收敛精度高。     

输电线路差异化运维计划优化

针对当前输电线路运行与维护工作资源不足、管理粗放等缺陷,提出输电线路差异化运维方法。建立以经济性、安全性、可靠性为目标函数的多目标优化模型,采用约束多目标拟态物理学(multi-objective artificial physics optimization,MOAPO)优化算法对该模型进行优化求解,非劣解集修剪采用虚拟力排序法,约束处理采用可行规则法,该算法收敛性能好,解决高维度多目标优化问题时计算速度快,且能有效保持解集分布性。将该模型与优化算法应用于某地区输电网络年度运维计划优化,与遗传算法计算结果的比较,验证了该方法的实用性。     

多目标进化算法求解无功优化问题的比较与评估

多目标进化算法在电力系统无功优化领域已有广泛应用,目前研究主要集中于引入某种单一算法求解该问题,难以全面客观地分析算法的寻优性能。因此选取当前典型的多目标进化算法,从整体角度对它们在无功优化问题中的应用展开比较研究。与传统设定偏好参数、将多目标问题转化为单目标问题的方法不同,直接采用计及系统网损与电压偏移的多目标模型。以IEEE 30节点标准系统的多目标无功优化为算例,从非支配解集质量和多样性、帕累托前沿分布广阔性和均匀性及收敛速度等角度,比较算法的寻优性能,分析其优势或不足。在评估各种算法计算性能的基础上提出了进一步研究的展望。相关结论对多目标进化算法在无功优化问题中的应用和改进具有一定的参考价值。     

基于阻尼比的小干扰安全域多项式近似边界及其可信域

应用隐函数求导法,提出了基于阻尼比的小干扰安全域(D-SSSR)边界多项式近似算法。该算法在传统小干扰安全域(SSSR)理论的基础上,通过坐标旋转建立D-SSSR边界的计算模型;进一步基于隐函数求导法,将D-SSSR边界多项式近似的系数求解问题转化为线性方程组求解问题。与传统的描点法相比,所提算法可以求取D-SSSR边界的解析表达式且运算量小,因此具有广泛的应用前景。除此之外,提出一种基于优化方法的可信域计算方法,以确定D-SSSR边界多项式近似的有效范围。最后,通过IEEE-118节点系统上的仿真计算,验证了D-SSSR边界的多项式近似算法和可信域求解算法的正确性。     

基于改进人工鱼群算法的大规模多目标机组组合优化

大型电力系统包含众多发电机组,且运行时需要考虑诸多方面的因素,其机组组合优化是一个多目标多约束的非线性大规模优化问题,现有方法存在诸多不足。人工鱼群算法在解决非线性优化问题时性能良好,但存在寻优效率低、可能陷入局部极值等缺点。针对这些不足,提出了改进的人工鱼群算法。该算法引入了可变视野,对人工鱼移动策略做出了调整并与遗传算法中的变异操作相结合。构建了兼顾经济性与环保性的多目标优化模型。为了解决机组规模扩大导致的计算时间过长问题,采用了分阶段的优化方法,将改进后的算法应用于启停安排阶段,确定机组启停状态后采用混合整数规划法进行负荷分配。针对最高包含1000台机组的大电网机组优化算例进行了模拟实验,实验结果表明:改进后的优化算法的收敛性和全局搜索能力均得到了提高,大规模机组组合的计算时间大大缩短。多目标条件下也取得了理想结果,验证了该方法的有效性。     

基于伪并行遗传算法的多目标无功分层优化研究

本文对多目标无功优化问题采用分层优化算法降低了计算量,同时综合考虑多个指标和要求,在每一层的优化中,对遗传算子进行了改进,采用了伪并行遗传算法。通过IEEE-14节点系统,验证了该算法的有效性。     

电力系统暂态稳定安全域估计

以电力系统经典模型为基础,本文在理论上首次推导出一种电力系统暂态稳定安全域的解析表达式,并提出了基于混合方法的发电机暂稳输出功率极限计算方法以及快速求解该安全域的算法。 理论推导和示例表明,该暂态稳定安全域简单直观,计算快速,是一种非常有前途的方法。     

基于分布式神经动力学算法的微电网多目标优化方法

针对微电网多目标优化计算量较大问题,提出了一种考虑需求响应的微电网分布式神经动力学优化算法。首先考虑平均效率函数、微电网的排放、需求响应引起的不满意度以及总利润函数等因素建立多目标优化模型。然后应用单目标积公式将多目标优化问题转换为单目标优化问题,并证明了最优解是原始多目标问题的帕累托最优点。进一步使用对数障碍物惩罚因子处理不等式约束,利用Lasalle不变性原理和Lyapunov函数证明所提出的算法可以收敛到最优解。最后,通过仿真验证了所提方法可以在保证优化精度与收敛性条件下大大降低计算成本。     

电力系统潮流可行域边界拓扑性质及边界算法

电力系统潮流可行域是一种评估系统静态安全的有效手段.文中探讨了不同子空间的潮流可行域边界的拓扑性质,提出了新的边界算法.首先,在把潮流可行域划分为负荷注入子空间与发电注入子空间的基础上,通过大量算例发现2个子空间的可行域边界具有截然不同的拓扑特性,特别是发电注入空间的潮流可行域边界在系统实际可能的运行范围内呈现较好的线性特性.然后在混合法的基础上,提出一种新的高维发电注入空间中潮流可行域L1范数最远边界点算法,该算法避免了频繁启动连续潮流计算,其结果的多解性也被用来进一步检验潮流可行域边界拓扑性质.     

A New Method for the Construction of Maximal Steady-State Security Regions of Power Systems

This paper presents a method to compute maximal steady-state security regions based on the DC load flow model. The proposed method consists of three steps. First, an initial region (hyperbox) is obtained explicitly using an analytic method. A developed algorithem is then utilized to expand the upper and lower bounds of the initial region in as many dimensions as possible. The algorithm is based on a necessary and sufficient condition for a region to be secure. Due to the proposed condition, the algorithm is computationally very efficient. Finally, the expanded security region is used to initiate a set of optimization problems, which can be solved to yield maximal regions. Applications of security regions to power system planning and operation are discussed. Numerical testing indicates that the algorithms proposed to expand the initial region produces nearly maximal security regions. The results of the paper provide a systematic way to deal with practical issues such as the size of security regions and computational efficiency.     

一种新的优化潮流模型

为了将电力系统的总发电成本降至最低,提出了一种新的优化潮流算法和模型。借助静态安全域计及静态安全约束,建立了支路角与有功注入功率的关系式,并将支路角确定为优化变量进行优化计算,方便快捷地得到最优调度方案。通过对NewEngland系统和我国某省实际电力系统所进行的计算,证明了该模型和算法的有效性。同时,该模型还可以提供优化后系统各支路的安全裕度,以便调度人员更加直观地了解系统的运行状况。     

Evolutionary programming based security constrained optimal power flow

This paper presents an algorithm for solving security constrained optimal power flow problem through the application of evolutionary programming (EP). The controllable system quantities in the base-case state are optimised to minimize some defined objective function subject to the base-case operating constraints as well as the contingency-case security constraints. An IEEE 30-bus system is taken for investigation. The security constrained optimal power flow results obtained using EP are compared with those obtained using conventional security constrained optimal power flow. The investigations reveal that the proposed algorithm is relatively simple, reliable and efficient and suitable for on-line applications.     

考虑风电接入的电网静态电压安全域计算

实现快速、有效的系统安全裕度评估,能够为系统运行控制提供决策指导。为掌握电网的安全运行态势,提出一种考虑风电接入的电网静态电压安全域计算方法。首先,利用连续潮流模型并结合电压安全约束,构建系统电压安全裕度指标,用于衡量运行点的安全状态。其次,融合灵敏度方程和启发式算法求得电压安全裕度,实现负荷裕度量化评估。然后,通过引入考虑相关性的风速预测方法,为态势预测奠定基础。最后,通过IEEE 118节点测试系统验证所提方法的有效性和可行性。通过算例仿真可知,当风电渗透率较高时,风电场出力之间的相关度越大,电压安全裕度的波动范围也越大。     

计及N-1约束的多维空间断面热稳定安全域边界快速计算

大规模互联电网潮流分布复杂,关键断面的输电极限影响因素较多,呈现出明显的多维特性,因而在多维参数空间中可以更为精细地刻画系统安全运行区域。为此,提出了一种计及N-1约束的多维空间中断面热稳定安全域边界的快速计算方法。首先,通过分析发电机组出力变化对断面各构成线路的功率传输转移分布因子(PTDF),解析在单一约束条件下机组出力与断面热稳定极限的数值关系;在此基础上提出了顶点搜索策略,形成参数全空间中断面热稳定安全域边界快速求解综合法。该方法结合解析分析和仿真计算两类方法的优点,能够发现参数空间中可能存在的全部热稳定极限约束,快速求得安全域边界的分段近似线性表达式,在多维参数空间中快速准确地刻画系统的安全运行边界。目前,该方法已在中国南方某电网运行方式计算中得到应用。     

基于安全域的电力系统有功及无功优化

提出了一种同时计及电力系统有功及无功的新型优化潮流模型与算法。在构建优化潮流(OPF)的数学模型时借助了3种电力系统安全域的概念与方法,它们分别是:满足系统潮流约束(母线电压约束、支路热稳定极限以及发电机出力限制)的“静态安全域”、“静态电压稳定域”以及针对既定的网络结构和既定的网络结构变化过程的保证系统暂态稳定性的“动态安全域”。在此基础上,利用电力系统的有功功率与支路角之间、无功功率与节点电压幅值之间的仿射关系,建立了通过二次规划来求解优化潮流(OPF)的算法。文中最后在新英格兰10机39节点系统中演示了所提出算法的有效性。     

多区域并行协同的多目标分布式帕累托最优潮流算法

在开放电力市场的环境下,各区域电网合作与利益博弈共存,区域电网之间的信息保密问题显得愈发重要。现有的帕累托最优潮流求解方法均属于集中式算法,在优化时需要获知全网的信息,无法满足高私密性以及高可靠性的要求。在该背景下,寻求一种去中心化的分布式优化方法以保障系统内各区域电网的信息安全显得尤为重要。基于此,文中提出了一种多区域并行协同的多目标分布式帕累托最优潮流求解算法。该算法以法线边界交叉法为基础,将整个系统的多目标潮流优化问题分解为与多个子区域对应的子优化问题。每个子区域采用独立的优化器完成子问题的优化,区域之间仅交换联络线上的边界变量以及虚拟目标因子进行全局调整,不断逼近原问题的帕累托最优解集。IEEE 118节点算例仿真结果表明:所提算法可在有效实现多目标帕累托最优潮流分布式并行求解的同时,还可提高求解精度和减小计算内存,从而适用于在开放电力市场背景下各区域电网合作与利益博弈共存的运营模式。     

开放电力市场环境下的电压稳定性评估

传统垄断结构下电力输电系统的设计和运行原则之一是运行点不常接近安全边界。然而在新的开放电力市场环境下,电力系统的运行点倾向于越来越接近于安全边界;在这一环境下,如果无功功率支持不足,就可能出现电压失稳。文章提出一种计算静态电压稳定极限点的崩溃点(Point of Collapse)算法。由于崩溃点算法特殊的优越性,该算法得到广泛的关注;然而,其方程的维数约为普通潮流方程的两倍,且不易采用稀疏矩阵技术,故其在大系统中的应用存在困难。针对这一问题提出一种算法,其程序可构筑在标准潮流程序基础上。以新英格兰39母线测试系统为例,验证了所提算法的有效性。计算结果表明该算法计算精确且计算高效。     

An optimal power flow plus transmission costs solution

This paper is aimed at the solution of the optimal power flow (OPF) problem with embedded security constraints (OPF-SC) by the particle swarm optimizer. The major objective is to minimize the overall operating cost while satisfying the power flow equations, system security, and equipment operating limits. The overall operating cost is composed by the generation cost, transmission cost, and the consumer benefit. A modification of the conventional particle swarm optimizer (PSO) has been used as the optimization tool, which uses reconstruction operators and dynamic penalization for handling constraints. The reconstruction operators allow the increase of the number of particles within the feasible region. The power equations mismatch, loss active power transmission, and voltages are calculated by the Newton–Raphson method. To demonstrate its robustness, the proposed algorithm was tested on systems from the open literature. Several cases have been studied to test and validate the proposed approach.