原对偶内点法与定界法在无功优化中的应用

本文将原有对偶内点法与分枝定界法综合应用于无功优化过程中,采用原对偶内点法进行全局寻优,运用分枝定界法进行离散变量（变压器分接头与电容／电抗器投切组数）的归整。针对实际情况,本文建立了一个新的综合目标函数。对实际电网的优化计算表明,本文算法具有良好的特性。     

基于原对偶内点法和分枝定界算法的配网无功优化计算及其并行实现

将原对偶内点法与分枝定界法综合应用于无功优化过程中,提出一种并行分枝定界策略。该并行分枝定界策略采用异步通信策略和主从控制模式,并行平台为分布式内存存储下的分布式并行平台,各工作机并行产生决策树,并行对各自的子问题执行分枝定界操作。2个测试算例结果表明,该并行策略负荷平衡良好,能有效提高计算效率,获得良好的加速比。     

含离散变量的大规模电力系统无功优化

针对实际电力系统的数学模型包含离散变量和连续变量的特点,提出了一种精确求解电力系统无功优化的方法——内点分支定界法。通过把离散变量连续化,采用原始对偶内点法在可行域内进行全局寻优,结合广度优先遍历的分支定界法对离散变量进行归整处理等办法,找到了比传统无功优化更加合理的全局最优解。为了解决大规模系统计算耗时的问题,又提出了简化的分支定界法以加快求解速度。IEEE-118和IEEE-300系统的计算结果表明:所提出的算法对于求解大规模电力系统的无功优化问题是有效的。     

基于免疫算法的地区电网无功综合效益优化

电力系统无功优化分析中引入的免疫算法（IA）是根据生物免疫原理提出的,具有抗体的多样性、促进性、抑制性以及记忆等功能,是一种全局优化的概率搜索算法。将该算法应用到地区电网的无功综合效益分析中,在兼顾地区电网有功网损最小和功率因数达到要求值的同时,可使电网的无功综合效益达到最优。为此,基于Matlab7．0编制了无功优化程序,并与传统的遗传算法（GA）和Broden非线性规划法进行了比较,结果表明,该算法能加快计算速度,为地区电网经济运行带来可观的经济效益。     

地区电网无功优化算法研究

地区电网无功优化问题是连续变量和离散变量共存的非线性规划问题.如何适当处理连续变量和离散变量共存关系到最终优化的结果和算法收敛的速度.提出一种基于扰动KKT条件的原始-对偶内点法和遗传算法相结合的方法应用于地区电网无功优化问题的求解,能充分利用内点法和遗传算法的优点,通过算例表明该方法的有效性.     

输电线扩展规划分支定界算法

研究了输电线扩展规划的分支定界算法。为了对输电线扩展规划的各种预选方案进行综合分析,提出了规划集的概念,并建立了输电线扩展规划分支定界算法的优化数学模型。该模型以投资费用和运行成本最小为目标,以电力系统潮流为约束条件,利用内点法作为求解松弛子问题的算法,给出了输电线扩展规划分支定界算法的详细计算步骤,并在IEEE39节点测试系统和某地区实际电网的输电线扩展规划中运用所提出的方法进行了仿真。仿真结果表明,该方法不必进行遍历搜索就能够快速得到投资和运行成本最低的投建线路,计算量小,效率高。     

输电线扩展规划分支定界算法

研究了输电线扩展规划的分支定界算法.为了对输电线扩展规划的各种预选方案进行综合分析,提出了规划集的概念,并建立了输电线扩展规划分支定界算法的优化数学模型.该模型以投资费用和运行成本最小为目标,以电力系统潮流为约束条件,利用内点法作为求解松弛子问题的算法,给出了输电线扩展规划分支定界算法的详细计算步骤,并在IEEE39节点测试系统和某地区实际电网的输电线扩展规划中运用所提出的方法进行了仿真.仿真结果表明,该方法不必进行遍历搜索就能够快速得到投资和运行成本最低的投建线路,计算量小,效率高.     

基于内点法和遗传算法无功优化的比较及应用

无功优化是电力系统实现电压和无功功率最优控制和调度的基础，使用者对无功优化程序功能的需求不同，采用的无功优化算法也不尽相同，内点法和遗传算法是其中较具代表性且差异较大的2种，对基于内点法无功优化的数学模型，遗传算法的适应度函数和收敛判据进行改进，在IEEE6节点系统进行校验，并分析其在湖北恩施电网无功优化控制方面的应用，结果表明，内点法无功优化的结果比改进遗传算法无功优化的结果差，且处理离散变量不方便，但计算速度快于改进遗传算法，随问题规模增大，内点法的这一优势更明显。     

基于改进内点法的区域电网无功优化

介绍了内点法的分支原对偶路径跟踪法,并针对某区域电网的无功电压现状,建立以网损最小为目标函数,并兼顾电压质量最好进行无功优化,有效降低了系统的有功网损,同时电压质量也得到提高。该优化方法对于大规模电网的无功优化具有一定的指导意义。     

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。     

基于交替乘子法与Shapley分配法的多微网联合经济调度

针对多微网联合经济调度下的多主体利益与系统优化调度矛盾,提出一种考虑动态交流潮流约束的分布式优化与涌现利益再分配的多微网联合经济调度模型。其中,采用交替方向乘子法将全局变量——联络线功率、微电网向主网的购售电功率转化为局部变量,在满足局部优化条件基础上,实现系统整体优化目标;并利用Shapley值法按各微电网主体对系统边际贡献进行涌现收益再分配,解决系统优化与个体利益冲突矛盾。IEEE 33节点系统仿真结果表明:所提模型能有效克服独立式和集中式优化存在的缺陷,明显提高区域系统经济性和本地风电、光伏的消纳利用率,并有降低通信负担和保护微电网主体运行隐私作用,同时有效解决了联盟成员涌现收益分配不公平的问题。     

基于新型模拟退火算法的PSS参数优化方法

提出一种基于单纯形-模拟退火算法的电力系统稳定器(PSS)参数优化方法.以弱阻尼机电模式阻尼比构建目标函数,将单纯形法搜寻机理嵌入到模拟退火算法的基本步骤中,综合模拟退火算法全局搜索能力强、单纯形算法局部收敛速度快的优点.在新英格兰典型系统上的特征值分析表明,该方法是一种有效的PSS优化方法,所得的参数对系统运行方式的变化具有良好的鲁棒性.     

分布式电源并网动态无功优化调度的研究

根据分布式电源并网的控制特性,将分布式电源设计为电压控制型和无功补偿型,考虑其与地区电网的电压无功控制手段相结合,参与地区电网动态无功优化调度。建立以降低地区电网网损、抑制电压波动为综合目标的地区电网模糊动态无功优化调度模型。在该模型中,通过构造模糊评价函数,将目标函数转化为对优化结果的满意度,并利用自适应权重法将综合目标进行归一化处理。最后采用改进遗传算法有效求解含分布式电源的地区电网动态无功优化调度策略。算例表明,提出的模型和方法是合理的,具有一定参考价值。     

考虑风电消纳多向量流系统的遗传优化方法

随着全球能源短缺问题的加剧,风电的大规模消纳显得十分重要。为了克服风电大规模消纳困难的问题,提出一种多矢量储氢发电系统的遗传优化方法。分别研究分析风力风电、氢储能系统、储气罐中的等效荷电状态的数学模型,建立以风电本地消纳最大化为目标的联合优化模型,结合多种约束条件,通过遗传算法实现能量流最优解的求取。以东北某地区的实际测量数据为基础,进行了案例分析。通过对系统在运行过程中的风电消纳效果进行比较,验证了所提方法能够有效减少交互电量,实现了风电本地消纳最大化。     

基于乘子罚函数法和解耦法的含TCSC电力系统网损优化

为提高系统运行的可靠性和经济性,在传统的潮流计算基础上加入可控串联补偿器（Thyristor Controlled SeriesCapacitor,TCSC）,可实现对电力系统的网损优化.在不改变原网络节点导纳矩阵对称性的条件下,根据TCSC的基本结构和性质,将TCSC对网络的影响等效为节点附加注入功率,建立了针对可控串联补偿器的网损优化数学模型,并将其作为等式约束条件加入到网损优化模型中,将含TCSC支路功率及TCSC参数约束引入到不等式约束条件中.通过算例验证,用乘子罚函数法和解耦法的计算结果正确,同时也表明了利用可控串联补偿器可以实现网损优化,有利于系统的经济运行.     

无功优化算法收敛性讨论

无功优化的算法很多。但影响无功优化算法实际运行时的收敛性有两个因素：一是在优化问题可行域为空时,算法是否对不可行情况进行探测和处理;二是在求解非线性的无功优化问题时,是否对模型的准确性进行限定。首先,介绍了评价和选择一个无功优化算法的原则(问题规模、算法鲁棒性、无解的处理、控制变量的调节数目)后,阐述了应用线性同伦内点法和信赖域方法解决上述问题。选择IEEE-30节点系统为试验系统,对测试系统的计算结果表明,所提算法是可行的。     

基于病毒进化改进NSGA-II算法的扩展黑启动多目标优化

为了保证黑启动小系统的安全恢复和合理兼顾多目标优化方法的快速搜索与局部搜索,提出基于病毒进化改进NSGA-II算法的综合功率支持和恢复安全裕度的扩展黑启动方案多目标优化方法。以初期阶段内发电量加权和最大化、电压稳定裕度最大化和维持节点电压在满意水平为目标建立多目标优化模型。在快速非支配排序遗传算法(NSGA-II)的染色体中引入生物病毒机制和病毒感染操作,利用病毒的横向感染对解空间进行局部搜索,避免强化全局寻优时的前沿退化。然后结合基于病毒进化改进NSGA-II算法与最短路径法对扩展黑启动方案求解出Pareto最优解集。以新英格兰10机39节点系统和河北南网实际系统为算例验证所提方法的有效性,该方法为决策者提供了更全局性的选择空间,从而保证扩展黑启动小系统安全可靠地恢复更多出力。     

基于蜜蜂进化型粒子群算法的电力系统无功优化

为了提高电能质量,降低网损,采用蜜蜂进化机制与粒子群算法相结合的蜜蜂进化型粒子群算法（Bee Evolution Modifying Particle Swarm Optimization, BEMPSO）,对电力系统的无功优化问题进行求解。改进后的算法能够克服传统粒子群算法的收敛精度低,易陷入局部最优解的缺点。应用改进算法对IEEE6、30节点标准电网进行无功优化计算,并与其它优化算法相比较,结果证明BEMPSO算法具有较好的全局寻优能力,验证了该算法的正确性和有效性。