计及UPFC的电力系统多阶段多目标无功优化算法

统一潮流控制器(UPFC)并联侧连续的无功调节能力为电力系统无功优化提供了新的控制手段。基于此,首先建立适用于新型UPFC拓扑的UPFC稳态模型;然后考虑无功设备动作次数的约束,明确多目标无功优化问题的目标函数和约束条件,建立计及UPFC的多目标无功优化模型;接着,提出一种多阶段方法对其进行求解,其中,第一阶段将原问题进行松弛并采取归一化的方法统一多个目标的量纲,第二阶段基于规格化平面约束法获取松弛问题的Pareto最优候选解集,并给出折衷解的选取方法,第三阶段基于三角罚函数法对折衷解中的整数变量进行归整,获取原问题的最优折衷整数解。最后,对南京西环网实际等值系统进行算例测试,验证了算法的有效性及UPFC在无功优化问题中的应用前景。     

计及控制设备动作次数约束的三阶段动态无功优化算法

为了避免控制设备频繁操作,动态无功优化模型需考虑无功补偿装置投切开关及变压器抽头的允许动作次数约束。但是,动态无功优化属于大规模、多时段、强耦合的混合整数非线性规划问题,对其直接求解是困难的。建立了以有功网损最小为目标函数的动态无功优化模型,并提出一种实用的三阶段动态无功优化算法,该算法的核心是一种具有多项式计算复杂度的前推-回推式动态规划算法。将计及控制设备动作次数约束的动态无功优化问题的求解分解为多个时间断面的连续无功优化计算、理想无功补偿装置无功补偿功率曲线和变压器变比曲线的阶梯化以及在确定各个时段的无功补偿容量和变压器变比情况下的连续无功优化计算3个阶段。对IEEE 30节点系统和某实际区域电网进行测试,结果验证了所提算法的合理性和实用性。     

动态无功优化的简化方法及实现

离散控制设备动作次数约束造成动态无功优化问题的时空强耦合。提出了求解动态无功优化问题的新方法,通过合理分配控制设备动作时间,达到系统无功的整体优化。该算法根据静态无功优化确定的控制设备值及全天控制约束,对控制设备各时段解耦,从而确定控制设备的预动作表,即在每个时段控制设备是否允许动作。根据动作表确定当前研究时段可动作的设备并进行优化,根据优化结果及全天动作次数约束,重新调整该时段后续时段的动作表,从而达到解耦优化的目的。该方法数学模型简单,便于实现,在完全满足动态次数约束的前提下有效降低系统在一天内的有功损耗,能够满足实时运行的需求。     

动态无功优化的实用化模型研究

提出一种动态无功优化的实用化模型:从控制设备动作次数定义出发,通过预优化,将全天设备动作次数约束分解为每时段的设备动作次数约束,从而将完整的动态无功优化模型转化成与常规单个时间断面的静态无功优化模型相同的表达形式,并以内嵌罚函数的非线性原对偶内点法作为其优化算法。计算结果表明,所提模型能在满足最大允许动作次数约束的前提下获得优化解,且可以明显提高计算速度。     

计及分布式发电的动态无功优化

控制设备动作的时空耦合,分布式发电的集中接入,使得电力系统动态无功优化问题的求解显得复杂和困难。本文提出了一种考虑分布式发电动态无功优化模型及方法,以系统日负荷曲线分段为基础,结合分布式发电日功率输出曲线,通过各时段的无功优化计算获得离散控制设备的动作值,根据控制设备动作值的变化确定控制设备动作权限时刻,并通过动作设备的重新调整解决离散控制设备一天内动作次数强约束问题,实现一天内控制设备动作的时空协调和无功潮流的最优分布,从而提高系统安全稳定运行。     

电力系统动态无功优化模型的实用化研究

针对传统动态无功优化存在的问题,提出一种动态无功优化问题的实用化模型。该模型从控制设备动作次数定义出发,通过预优化后,将全天设备动作次数约束分解为每时段的设备动作次数约束,从而将完整的动态无功优化模型转化成与常规单个时间断面的静态无功优化模型相同的表达形式;利用内嵌罚函数的非线性原对偶内点法作为其优化算法。采用IEEE118节点系统作为算例来验证该模型的正确性,计算结果表明所提模型能在满足最大允许动作次数约束的前提下获得优化解,且可以明显提高计算速度。     

基于遗传算法的无功优化在福建电网的实用化改进

分析了基于遗传算法的无功优化在实际系统应用中存在的问题,在传统遗传算法的基础上,对适应度函数和群体多样性的保持进行了改进,并将设备动作优先级和历史负荷经验数据引入遗传算法,根据福建电网的实际情况完成了遗传算法在无功优化中的实用化改进.实际应用表明,改进后的算法使得控制设备动作合理,动作次数少,能有效地提高电网的电压合格率并降低网损.     

基于双种群粒子群算法的分时段电力系统无功优化

提出了一种基于双种群粒子群算法的分时段无功优化算法,将复杂的动态无功优化问题转化为静态无功优化进行处理。文中把设备的调节代价和网损费用之和作为目标函数,考虑了包括设备相邻时段调节次数限制等约束条件。在该模型基础上,根据负荷的变化趋势,提出了一种考虑设备一天内调节次数限制的分时段算法。该方法简便,不需设置划分时段的门槛值,保证了分段的有效性和可操作性,且采用双种群粒子群算法对每个时段进行静态无功优化。该算法对离散变量进行了特殊编码,较好地解决了连续和离散变量的共同寻优,降低了网损,并减少了设备动作次数。IEEE30节点算例系统结果验证了所提算法的正确性和有效性。     

基于粒子群优化算法的动态无功优化

提出了用于电力系统动态无功优化的粒子群优化算法(PSO),应用一个时间优先级序列来选择有载调压变压器分接头和可投切并联电容器组的动作时刻,将动态无功优化转化为一系列的静态无功优化问题.针对每一个时刻的静态优化,用罚函数将有约束问题转化为无约束问题,最后用粒子群优化算法加以解决.算例充分验证了本算法的正确性和有效性,以及在限制控制设备动作次数方面取得的成功,适用于解决动态无功优化问题.     

一种实用的配电网无功运行两层优化方法研究

针对多时段动态无功优化,将控制设备动作次数转化成设备调节费用并将其计入目标函数,建立以全天网损费用与设备调节费用之和最小为目标函数的优化模型。将Fisher有序聚类算法引入到负荷曲线分段问题中,使分段后的负荷曲线尽可能贴近实际负荷水平。提出一种基于改进遗传算法和准动态规划法的两层优化算法,以获取全天控制设备的动作方案,实现多时段的协调优化。为兼顾算法的寻优速度和搜索精度,可依据电网规模灵活设置各阶段保留的最优路径数,适合于大规模系统的动态无功优化。算例表明了所提方法的实用和有效。     

含新型统一潮流控制器的电力系统安全校正模型

统一潮流控制器(UPFC)串联侧和并联侧接于不同母线的新型拓扑使得UPFC的传统稳态模型难以适用,灵敏度类安全校正方法忽略了无功功率的影响,可能会引入新的不安全因素。基于此,提出一种适应性更强的UPFC稳态模型,并提出一种含UPFC的潮流计算优化模型。在考虑无功功率的影响后,引入0-1变量将安全校正问题转化为以调整设备数目最少和调整量最少为目标的多目标优化问题。然后,通过权重区分发电机节点和负荷节点,减少切负荷动作的发生。最后,利用极大值法将多目标优化问题转化为单目标优化问题,降低模型求解难度。116节点实际等值系统的算例测试表明,所述安全校正模型可利用最少的调整设备和调整量,消除系统过载故障。UPFC参与调控可提高系统安全校正效率。     

计及UPFC最优配置的电力系统鲁棒调度协同优化策略

统一潮流控制器(UPFC)应用于潮流调控时,计及UPFC调控参数的交流潮流计算是非凸、非线性问题,且多台装置间的非线性交叉耦合特性也会直接影响优化配置方案。为此,基于UPFC的潮流调控特性,构建了计及UPFC的松弛型交流潮流二阶锥规划模型;计及风电的不确定性,协同考虑UPFC的规划和电力系统的调度问题,建立了计及UPFC最优配置的电力系统鲁棒协同优化模型,并采用列和约束生成算法进行求解。以IEEE RTS-24节点系统为算例进行仿真分析,结果表明所提协同优化策略有效提升了UPFC配置方案的适应性,提高了系统运行经济性和风电消纳能力,增强了系统运行调控的灵活性。     

电力系统时变无功优化算法

根据电力系统实际运行中负荷不断变化的情况,提出了一种新的电力系统时变无功优化算法。从负荷曲线的特点出发,结合设备的动作次数的约束,提出利用遗传算法进行智能化负荷分段的方法;利用免疫系统的免疫信息处理机制和自动调整动量系数的自适应因子的粒子群算法,从整体上获得系统的最优控制方式。IEEE-30算例分析表明,该方法有效减少了补偿设备和变压器分接头的动作次数,明显降低了系统在一天内的网损。     

计及UPFC的电力系统无功优化

以统一潮流控制器(unified power flow controller,UPFC)为代表的灵活交流输电技术(flexible AC transmission system,FACTS)可实现传输功率的合理分布、优化系统资源,提高系统的稳定性和可靠性。该文基于内点优化方法,提出计及UPFC的无功优化模型,以系统有功网损最小为目标函数,采用UPFC电压源模型,将其作用等效为一系列电压和功率的约束,直接放到内点法的约束中,在不同的负荷运行方式下进行优化分析。在IEEE-30节点系统测试中发现,引入UPFC后系数矩阵的维数会有所增加,但不会影响其收敛性。算例就系统网损和电压指标对装设UPFC前后进行比较,并给出最优控制方案下UPFC的参数值。结果表明该方法是可行的、有效的,取得很好的效果。     

Optimal power flow by BAT search algorithm for generation reallocation with unified power flow controller

Optimal power flow with generation reallocation is a suitable method for better utilization of the existing system. In recent years, Flexible AC Transmission System (FACTS) devices, have led to the development of controllers that provide controllability and flexibility for power transmission. Out of the FACTS devices unified power flow controller (UPFC) is a versatile device, capable of controlling the power system parameters like voltage magnitude, phase angle and line impedance individually or simultaneously. The main aim of this paper is to minimize real power losses in a power system using BAT search algorithm without and with the presence of UPFC. Minimization of real power losses is done by considering the power generated by generator buses, voltage magnitudes at generator buses and reactive power injection from reactive power compensators. The proposed BAT algorithm based Optimal Power Flow (OPF) has been tested on a 5 bus test system and modified IEEE 30 bus system without and with UPFC. The results of the system with and without UPFC are compared in terms of active power losses in the transmission line using BAT algorithm. The obtained results are also compared with Genetic algorithm (GA).     

基于微粒群优化算法的电力系统动态无功优化

根据系统负荷曲线变化趋势按单调性将一天的预测负荷曲线划分为若干(小于24)个时段，并将动作次数约束还原为经济成本，将它与网损费用等之和作为目标函数，并考虑了各种运行约束条件，采用微粒群优化算法进行计算，该算法收敛速度较快。与静态无功优化模型相比表明，该无功优化模型更适合给定的地区电网，优化后全天的网损略有增大，但变压器抽头调节次数以及电容器组投切次数明显减少。     

自适应免疫粒子群算法在动态无功优化中应用

根据电力系统实际运行中负荷不断变化的情况,提出了动态无功优化问题的完整数学描述和计算方法。从负荷曲线的特点出发,结合设备动作次数约束,提出利用遗传算法进行智能化负荷分段的方法。利用引入免疫系统的免疫信息处理机制和自动调整动量系数的自适应因子的粒子群算法,从整体上获得系统的最优控制方式。IEEE 30节点系统算例分析表明,该方法有效减少了补偿设备和变压器分接头的动作次数,其中节点12电容器组的投切次数由6次降为2次,且系统在一天内的有功损耗由1.2413p.u.降为1.1554p.u.。