求解最优潮流问题的内点半定规划法

基于内点半定规划(semi-definite programming,SDP),提出一种求解最优潮流(optimal power flow,OPF)的新方法--SDP-OPF法。该方法将非凸OPF问题等价转换为半定规划问题,然后应用原始-对偶内点法求解。根据OPF半定规划模型的特点,采用基于半定规划的稀疏技术,使存储效率和计算性能得以大幅度提高。以4节点的简单电力系统为例,展示模型等价转换的过程及如何获取原OPF问题的解。IEEE-300节点等6个标准系统的仿真计算表明：所提算法具有超线性收敛性,其计算结果与内点非线性规划的结果一致,且能保证解的全局最优性,可在多项式时间内完成,是一种应用前景广阔的方法。     

基于非线性预报-校正内点法的电力系统无功优化研究

在非线性原-对偶内点法的基础上引入了预报-校正技术,使改进后的非线性预报-校正内点法获得了较纯原-对偶内点法更大的迭代步长,从而加速了算法的收敛.应用该方法求解电力系统无功优化问题时能有效处理目标函数中的大量不等式约束.IEEE 14节点、IEEE 30节点、IEEE 57节点和IEEE 118节点系统的仿真结果表明,该算法收敛快、鲁棒性好.     

电力系统最优潮流的计算方法

为了保障电网安全稳定运行,结合当前条件,提出了一种求解电力系统最优潮流方法-原-对偶内点法.介绍了原-对偶内点法的基本思路和算法步骤,并用Matlab语言编写了关于原-对偶内点法的最优潮流程序.计算了14节点系统的发电成本,其结果表明原-对偶内点法对目标函数的优化效果更好,算法的中间量也能为调度提供合理的经济信号.     

基于扩展二次锥规划的最优潮流模型研究

针对最优潮流(Optimal Power Flow,OPF)随着系统规模的增加出现求解效率偏低问题,建立了一种基于扩展二次锥规划(Extended Second-Order Cone Programming,ESOCP)的最优潮流矢量化模型。该模型由非线性OPF变形得到。其中节点功率方程等价转换为线性表达式,在采用原始-对偶内点法对其求解时,可以有效降低海森阵的稠密度,提高求解效率,并能保持内点法优良的求解特性。同时利用电力网络的支路节点关联关系对模型约束条件进行预处理,减少约束和变量数,令算法计算性能和求解效率得到大幅提高。通过对IEEE-4到300节点5个标准系统以及一个1047实际系统进行仿真计算表明:ESOCP-OPF模型与变形前OPF模型计算结果一致,说明所提模型是正确且有效的。所提预处理方法进一步提高计算效率,且对大规模系统更有效,具有较好的实际应用价值和前景。     

含广义统一潮流控制器(GUPFC)的最优潮流模型和算法研究

广义统一潮流控制器(GUPFC)作为比统一潮流控制器(UPFC)控制能力更强大的FACTS装置，其对最优潮流(Optimal Power Flow)的影响需要深入地研究。根据GUPFC的控制原理，基于功率注入法建立了含GUPFC的OPF数学模型，并采用基于信赖域内点法的最优潮流算法予以求解。该算法采用多步中心校正原一对偶内点法连续求解线性规划子问题，通过信赖域决定线性化步长的选取。对IEEE30和118节点系统作了数值计算，结果表明，GUPFC不仅可控制节点电压而且可控制多条线路潮流，显示出强大的控制能力，同时也说明了含GUPFC的OPF数学模型和算法的可行性和有效性。     

考虑暂态稳定约束的可用输电能力的计算

基于传统的最优潮流模型及多机电力系统的经典数学模型,利用隐式梯形积分法,将电力系统中所有发电机转子摇摆方程差分化为等式约束、发电机转子相对摇摆角稳定极限作为不等式约束,将其作为暂态稳定条件加入最优潮流的等式约束和不等式约束方程中,提出了一种考虑暂态稳定约束的可用输电能力计算的计算方法,用原始-对偶内点法求解该模型,并通过引入一个非线性互补函数改进原对偶内点法中的互补松弛变量在每次迭代中都必须保持正向的缺点,使优化问题的求解效率得到提高.14节点系统计算为例说明了该方法的有效性.     

考虑离散约束条件的电力系统电压-无功集中控制算法研究

针对现代电力系统中遇到的电压质量问题,对基于非线性原-对偶内点法的电力系统电压-无功集中控制策略在静态电压分析中的应用进行了研究。针对有载调压变压器变比和无功补偿等离散变量,直接将其在迭代过程中逐次归整;针对不同的控制类型,将其作为模型的等式约束或不等式约束。然后以改进的IEEE14节点系统为算例进行仿真,将离散变量法与连续变量法的仿真结果进行比较,并对结果进行了详细论述。仿真结果表明,所提方法能够同时考虑各种不同类型的控制,有效地处理系统中的离散变量和连续变量,减小线路损耗,改善电压质量,保持系统电压稳定,具有很好的收敛性和精确度。     

考虑暂态稳定约束的可用输电能力的计算

基于传统的最优潮流模型及多机电力系统的经典数学模型,利用隐式梯形积分法,将电力系统中所有发电机转子摇摆方程差分化为等式约束、发电机转子相对摇摆角稳定极限作为不等式约束,将其作为暂态稳定条件加入最优潮流的等式约束和不等式约束方程中,提出了一种考虑暂态稳定约束的可用输电能力计算的计算方法,用原始-对偶内点法求解该模型,并通过引入一个非线性互补函数改进原对偶内点法中的互补松弛变量在每次迭代中都必须保持正向的缺点,使优化问题的求解效率得到提高。14节点系统计算为例说明了该方法的有效性。     

基于内点割平面法的混合整数最优潮流算法

提出了一种采用内点割平面法求解混合整数最优潮流(OPF)的算法。该算法循环执行3个步骤：①求解OPF的可行解并将其线性化；②从线性内点法的最优解中判断基变量；③根据基变量产生混合整数割平面。与单纯形割平面法相比，内点割平面法不仅简单易实现，计算效率高，而且随着问题规模的增加，更能发挥其多项式时间特性的优点。文中还对退化问题的处理以及稀疏技巧的应用进行了深入的讨论。通过对IEEE典型系统的数值仿真计算显示出所提算法对于大型电力系统最优潮流问题的精确求解是非常有效的。     

考虑风电接入的电力系统无功优化

研究了含风电场的电力系统无功优化,提出了通过潮流计算得到风电场的无功补偿容量,利用非线性原-对偶内点法对整个电网进行无功优化的新方法。建立了风电机组的稳态模型,介绍了风电场在电力系统潮流计算中的处理方法。通过潮流计算得到风电场的无功补偿容量,建立以有功网损最小和电压水平最好的多目标无功优化模型,在满足各种约束条件下采用非线性原对偶内点法对该模型进行优化求解。通过烟台电网的实际计算结果验证了该方法的可行性和实用性。     

七种最优潮流分解协调算法的性能比较

目前应用于最优潮流领域的诸多分解协调算法缺乏统一的比较基础,为此,将7种最优潮流分解协调算法用于求解同一系统,力求获得更为客观公正的结论。文中首先采用区域划分的方式将以现代内点理论为基础的7种最优潮流分解协调算法分成4类,即母线撕裂类、边界重叠类、边界分区类和节点解耦类,并简要阐述各算法的模型和计算过程。然后以IEEE 300节点系统为基础,分别构造了2区域600节点和4区域1 200节点系统,比较了各最优潮流算法的收敛性、计算速度和通信量等性能,探讨了参数变化对算法稳定性的影响。最后,以MATLAB并行实验室为平台,进一步测试了各算法的并行性能。测试结果表明,在7种分解协调算法中,近似牛顿方向法在计算速度和通信量方面表现最佳,分解协调内点法的收敛性和稳定性最好。     

考虑发电机安全运行极限的非固定分段无功优化模型及其算法

针对目前无功优化中没有根据不同发电机运行区域建立相应的无功辅助费用的问题，考虑了发电机安全运行极限约束，按照无功输出能力的不同，把发电机运行域分为了4个区，并给出了各个区域的发电机无功辅助费用计算函数。建立了以系统有功网损费用与发电机无功辅助费用之和最小为目标函数的无功优化模型，其对应的优化问题是一个具有非固定分段特点的非线性混合整数规划问题。文中提出了2种优化算法来求解该优化问题：结合启发式规则的混合整数规划内点法HEUIPM，其计算速度虽快，但为局部优化算法，并且在某些情况下存在不收敛的可能性；基于非线性内点法和免疫遗传算法所提出的启发式混合随机优化算法IPMIGA，该算法是全局优化的, 没有收敛性问题, 但其计算速度比HEUIPM慢很多。所以文中将2种方法结合起来，在程序设计时, 先用HEUIPM算法, 遇到不收敛时自动转到IPMIGA算法。对节点数从14到171的5个测试系统进行了仿真计算，结果验证了所提算法的有效性。     

基于原-对偶内点法和混合整数规划法的机组组合问题研究

电力系统机组组合能带来显著的经济效益,随着电力市场的不断发展,在电力系统优化运行中变得尤为重要。然而电力系统机组组组合问题是一个大规模、非凸、非线性混合整数优化问题,至今仍然没有找到一种理想的优化算法。因此针对其特点,采用了原-对偶内点法和混合整数规划法相结合的算法,首先利用混合整数规划法形成伴随规划来处理离散变量,再通过内点法求解伴随规划子问题和负荷经济分配,充分发挥了两种算法在求解机组组合问题上的优势。文中对标准10机组24时段系统算例进行了仿真测试并与之前的各种优化算法进行了对比,结果表明了本文算法模型解决机组组合问题的有效性和优越性。     

基于一种不可行内点法的电力系统无功优化

在应用内点法进行线性规划时,尚不能保证它的全面收敛性。提出了一种新的算法来求解无功线性优化问题。利用潮流雅可比矩阵直接变换求取灵敏度系数,建立无功优化线性规划模型,同时采用一种不可行内点算法来直接求解该问题。IEEE 14节点、30节点、57节点系统的计算结果表明,该算法能有效求解无功优化线性规划问题,同时在初始点的选择上不要求从内点启动,迭代收敛次数稳定,对计算系统的规模不敏感。     

内点法在电力系统中的应用述评

根据内点法的基本原理,综述了它在国内外电力系统中的应用研究现状,评述其应用特点、发展趋势,以期更好地应用这一系统规模的多项式时间算法于电力系统。当前该法已形成投影尺度、仿射尺度和路径跟踪3种方法,且尤以路径跟踪法最具发展潜力。     

基于树木生长算法的含UPFC的最优潮流计算

最优潮流(OPF)计算是一个非凸优化问题,统一潮流控制器(UPFC)的引入增加了OPF问题的非凸程度,使得基于内点法的传统优化算法难以获取全局最优解。文中提出基于树木生长算法(TGA)的计及UPFC的最优潮流计算方法,将发电成本与有功网损、电压偏移加权作为目标函数,并考虑网络与UPFC设备的安全运行约束,优化了OPF模型。最后基于IEEE 30节点系统以及南京西环网116节点实际系统进行算例测试,对比TGA、粒子群与内点法的结果,并使用蒙特卡洛方法对不同的启发式算法分别进行50次计算,验证了TGA具有更好的求解精度与鲁棒性。     

基于稀疏技术的原对偶内点法电压无功功率优化

文章结合电力系统的稀疏特性,提出了一种基于稀疏技术的原对偶内点法电压无功优化控制数学模型,并给出了提高原对偶内点法计算速度的措施。     

基于改进内点法的含风电场的系统最优潮流计算

提出一种基于改进现代内点法的含风电场的电力系统静态最优潮流算法。通过简化异步发电机模型,将异步电机的滑差引入到计算变量中;将风电机组的机械功率与电磁功率之差作为等式约束加入到算法中。通过修正内点法中的雅可比矩阵和海森矩阵,进行求解。该算法保持了内点法的鲁棒性等优点,算例测试结果显示了该方法的可行性和有效性。     

Optimal VAR control for real power loss minimization using differential evolution algorithm

Differential evolution algorithm (DEA) is an efficient and powerful population-based stochastic search technique for solving optimization problems over continuous space, which has been proved to be a promising evolutionary algorithm for solving the ORPD problem and many engineering problems. However, the success of DEA in solving a specific problem crucially depends on appropriately choosing trial vector generation strategies (mutation strategies) and their associated control parameter values. This paper presents a differential evolution technique with various trial vector generation strategies based on optimal reactive power dispatch for real power loss minimization in power system. The proposed methodology determines control variable settings such as generator terminal voltages, tap positions and the number of shunts compensator to be switched, for real power loss minimization in the transmission systems. The DE method has been examined and tested on the IEEE 14-bus, 30-bus and the equivalent Algerian electric 114-bus power system. The obtained results are compared with two other methods, namely, interior point method (IPM), Particle Swarm Optimization (PSO) and other methods in the literature. The comparison study demonstrates the potential of the proposed approach and shows its effectiveness and robustness to solve the ORPD problem.