基于改进的整数规划法结合零注入节点的PMU优化配置方法

为了提高同步相量测量装置的优化速度并利用最少数量的相量量测单元(PMU),结合零注入节点的特性,提出了基于整数规划算法的PMU优化配置算法。根据电力系统全网的可观测性建立其数学模型,并考虑了零注入节点的相关特点,求解系统模型获得PMU的优化位置。对IEEE-14节点、IEEE-18节点、IEEE-30节点以及IEEE-118节点系统分别进行了实验仿真,并利用Matlab以及Lingo工具对所提改进的整数规划法进行了验证,对约束方程进行优化,获得了PMU的数量和位置。将该算法与整数规划算法、模拟退火法以及改进过的遗传算法相比较,该算法可以用更少数量的PMU设备使全网可观,验证了该方法的有效性和优越性。     

模拟退火算法在输电网络扩展规划中的应用

输电网络扩展规划是一个非线性组合优化问题,文中用模拟退火算法有效地解决了该问题.首先用直流潮流模型建立该问题的非线性整数规划模型,然后用模拟退火算法求解该模型的最优解,并对具体实施步骤作了多处优化改进.最后,通过分别对Garver 6节点和IEEE 24节点两个算例的测试,并与Lingo软件得出的计算结果做比较,表明改进的模拟退火算法能更快搜索到较优可行解.     

兼顾输电利润和社会成本的输电网二层规划方法

提出了兼顾输电利润和社会成本的多阶段输电网规划的二层规划模型.该模型上层对输电网进行投资决策,以输电网投资收益最大化为目标.下层为基于社会成本最小化的短期边际成本定价模型,利用了阻塞收益约束限制输电利益.输电利益计算了服务收益和阻塞收益,利用了潮流跟踪法确定发电节点对线路的使用,从发电公司收取输电服务费实现输电投资成本的回收.采用了改进小生境遗传算法和原始-对偶内点法相结合的混合算法对所提模型进行求解.18节点和77节点系统的结果表明所提模型和算法可行.     

基于二层规划的交直流混合输电网最优潮流计算

建立了交直流混合输电网等值数学模型,提出了交直流混合输电网最优潮流二层规划数学模型。该模型的上层目标函数为总燃料费用最小,变量为系统中有功与无功出力;下层目标函数为各节点电压偏移最小,变量为变压器分接头档位,上下层变量相互影响,交替迭代。采用跟踪中心轨迹内点法和萤火虫算法相结合的混合算法对该模型进行求解,上层模型利用跟踪中心轨迹内点法处理连续变量,能快速收敛至全局最优解;下层模型采用萤火虫算法求解,能较好处理离散变量。最后采用IEEE 30节点系统和IEEE 118节点系统为算例进行仿真计算,验证了该二层规划模型的有效性和正确性,对比了交流线路和直流线路功率传输方式,验证了直流系统输电的优势。     

计及能效电厂优化配置的输电系统两层规划

提出能效电厂优化配置原则.以两层规划理论为基础建立计及能效电厂优化配置的输电系统两层规划模型,上层模型以输电系统投资和能效电厂投资的总成本最小为目标,下层模型以能效电厂投资成本最小为目标,上下层之间存在交互作用,最终由上层决策获得输电系统规划方案.采用遗传算法和原对偶内点法相结合的混合算法对所建的输电系统规划模型进行求解.18节点和46节点系统算例结果证明了所提模型和算法的可行性与有效性.     

内点半定规划法求解含机组组合动态最优潮流

考虑电力系统运行的经济性和安全性,建立了含机组组合的动态最优潮流问题的半定规划模型,并采用基于半定规划的内点法直接求解.所提算法采用修正策略处理模型中的离散变量,计算时不需要进行模型分解,收敛性好,能在多项式时间内完成.为提高计算效率,采用了半定规划块状矩阵运算的稀疏技术.通过对IEEE-118节点等4个测试系统24时...     

基于改进粒子群优化算法的电力系统有功最优潮流

提出了一种基于改进粒子群优化算法的有功最优潮流模型及求解方法,采用了自适应罚函数法处理最优潮流问题的各种约束条件。通过对IEEE-30节点系统的仿真计算,并且与遗传算法进行比较,验证了提出的模型和方法的有效性。     

考虑经济性可靠性的输电网二层规划模型及混合算法

建立考虑经济性可靠性的输电网确定性二层线性规划模型,将可靠性问题以约束加入到经济性规划问题中,改变了传统输电网规划建模方式,实现规划方案在高可靠性条件下的经济性最优。模型上层规划目标采用线路建设成本最小,约束为待架线路数目约束;下层规划目标为切负荷最小,约束为常规运行约束,且严格满足N-1安全约束,实现最优规划方案的N-1安全运行要求。提出采用改进小生境遗传算法(improved niche genetic algorithm,INGA)和原始-对偶内点法(prime-dual interior point method,PDIPM)相结合的混合算法,并对上述模型进行求解,利用小生境遗传算法处理上层规划的整数变量,进行全局寻优;对下层规划采用原始-对偶内点算法进行快速求解,提高算法速度和收敛性。18节点系统和46节点系统的结果表明该模型和算法是有效的。     

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。     

电力系统无功最优潮流模型及其求解——基于改进粒子群优化算法的潮流优化

提出了一种基于改进粒子群优化算法的无功最优潮流模型及求解方法,灵活处理最优潮流问题的各种约束条件。通过对IEEE-30节点系统的仿真计算,并与遗传算法、基本粒子群优化算法计算结果进行比较,验证了本文提出的模型和方法的有效性。     

基于改进遗传模拟退火算法的无功优化

针对目前电力系统无功优化算法所存在的问题，提出了一种将遗传算法与模拟退火算法及牛顿下山法相结合的混合求解算法。首先根据个体适应度值进行自适应交叉和变异操作并采用模拟退火进行个体更新，以便增加群的多样性，避免陷入局部最优；然后采用牛顿下山法加快模拟退火部分的求解过程，并采用十进制整数编码和保存最优个体法来提高计算速度和精度。以IEEE 30-bus系统和一某实际电力系统为例对所提出算法的性能和求解精度进行了测试，结果表明改进的混合遗传算法比传统的遗传算法在计算速度和全局收敛方面有了很大提高。     

基于改进遗传模拟退火算法的PMU优化配置

分析了遗传算法和模拟退火算法的优缺点,将具有较好全局寻优性能的遗传算法和具有较强局部搜索能力的模拟退火算法结合,形成的遗传模拟退火MGASA算法用于解决以电力系统状态完全可观测和PMU配置数目最小为目标的PMU优化配置问题.在寻优过程中,先将每一代群体进行遗传操作,再对产生的新群体中各个体进行模拟退火操作,同时在选择、交叉、变异和复制操作过程中实施最优保留策略,复制策略采用Metropolis判别准则.通过采用IEEE14和IEEE39节点系统对该算法进行验证表明,MGASA算法在解决PMU优化配置问题上具有较高的寻优性能和搜索效率.     

一种改进的相量测量装置最优配置方法

以电力系统状态完全可观测和相量测量装置(PMU)配置数目最小为目标,提出了一种改进的PMU最优配置方法.将启发式方法和模拟退火方法有效结合以确保得到最优解,提高了基于启发式方法的初始PMU配置方案的质量,通过改进配置模型缩小了模拟退火方法的寻优范围,从而提高了求解速度.还提出了一种基于节点邻接矩阵的快速可观测性分析方法.最后采用IEEE 14、IEEE 30、IEEE 118节点系统和新英格兰39节点系统对该方法进行了验证.     

基于改进量子遗传算法的电力系统无功优化

提出一种基于改进量子遗传算法的电力系统无功优化方法。该方法借鉴量子计算的一些概念,采用量子比特对控制变量编码,这种编码方式能表示出许多可能的线性叠加态,从而更好地维持种群的多样性。同时利用搜索到的最佳个体信息更新量子门,加快了该方法的收敛速度,采用群体灾变策略防止该方法陷入“早熟”。分别采用线性规划算法、复合形算法、改进禁忌搜索算法、标准遗传算法、自适应遗传算法和该方法对IEEE 6和IEEE 30节点系统进行无功优化,实验结果表明,该方法全局寻优能力强、收敛速度快。     

基于改进免疫遗传算法的无功优化

针对目前电力系统无功优化算法所存在的问题提出了一种改进的免疫遗传算法，该算法把模糊逻辑、模拟退火和免疫算法相结合，根据模糊逻辑获得变化的交叉和变异算子，采用退火免疫方法对抗体进行选择，用免疫算子进行个体更新，从而增加了群的多样性，避免陷入局部最优。同时，还采用十进制整数编码和保存最优个体法来提高计算速度和精度。最后以IEEE 30-bus系统为例对算法的性能和求解精度进行了测试，结果表明本文提出的算法比其他遗传算法在计算速度和全局收敛方面有了很大提高。     

基于矢量化运算模式的电力系统潮流计算

通过把电力系统潮流方程的求解转化为一个新的非线性规划模型的求解,解决了病态系统潮流计算发散的问题,为给定条件下的潮流计算是否有解提供了一个新的判断途径。利用牛顿法获得具有对称不定系数矩阵的修正方程后,采用AMD算法对系数矩阵进行排序,并采用LDLT算法进行求解,提高了修正方程的求解速度。整个潮流计算模型以矢量化形式表达,简化了程序复杂度,提高了代码的通用性和易维护性。对节点数从118到703共3个测试系统进行了仿真计算,结果验证了文中所提方法的正确性。     

一种用于电-气互联系统运行优化的动态收缩凸松弛算法

提出了一种动态收缩凸松弛算法来解决电-气互联系统的运行优化问题.模型建立中,考虑了新能源与储能元件接入以及管存和气流方向等运行约束.所提算法利用了二阶锥松弛和凸包松弛的方法将非凸约束转换为凸约束,并通过动态收缩求解算法将电-气互联系统的运行优化问题转化为精确松弛域内的混合整数二阶规划问题加以求解.算例测试中,分别以修改的IEEE 39节点与IEEE 118节点电力系统和比利时20节点天然气系统组成的2个电-气互联系统为例,通过仿真验证了该算法有较佳的松弛精度和较快的计算速度.     

伪并行遗传算法在无功优化中的应用

在无功优化中，应用矩阵奇异值分解理论，引入了静态电压稳定裕度最大化目标和并行遗传算法思想，提出了用于无功优化的伪并行遗传算法。该算法在一定程度上避免了常规遗传算法容易出现的“早熟”现象，收敛速度也有一定提高。对Ward＆Hale 6节点和IEEE 14节点系统进行了测试，计算结果表明，本文所提模型和算法是合理可行的。