电力系统负荷恢复问题的混合遗传算法求解

对电力恢复过程中最后一个阶段的负荷恢复问题进行了研究,把电力系统的负荷恢复问题建模为带众多约束条件的0?1背包问题,并设计了一种将贪心算法与改进遗传算法相结合的改进混合遗传算法来对问题进行求解.在遗传算法之前,先用贪心算法生成该问题的贪心解,然后让每一代中有着最差适应度的个体无条件的变为此贪心解,使最终结果至少不会比贪心法差.解决了系统在负荷恢复过程中的潮流计算问题,采用先求系统的频率变化,然后再计算潮流分布的方法,将约束条件和目标函数融合在一起,通过建立一种偏序关系,避免了罚函数选择参数的困难.利用贪心算法求解背包问题的快速性和多父体杂交的非凸组合技术,使算法具有求解的快速性和在解空间内搜索的遍历性.算例求解结果表明了该算法在负荷恢复问题中的有效性.     

恢复潮流可行解的优化控制策略

针对一系列预想故障,提出了一种恢复潮流可行解的优化控制策略。该策略采用恢复潮流解和恢复可行解的两步法,以最小控制代价为目标,把恢复系统可行解的控制问题转化为一类非线性规划问题求解。针对无潮流解的故障,利用最优切负荷算法恢复潮流解,同时利用模式分析法研究了节点注入无功功率对应关键电压失稳模式的参与因子,这些参与因子决定了在随后恢复可行解的过程中负荷切除和发电机出力调整的优先权。采用考虑离散变量的原—对偶内点法求解上述非线性优化问题。算例仿真表明,通过模式分析选择优化变量减小了优化问题的规模,提高了优化计算的收敛速度。     

黑启动中考虑动态过程的负荷最优恢复

针对黑启动过程中的薄弱电网下如何最大限度地恢复负荷进行了研究.考虑到投入大量负荷后的系统过渡过程中电压、频率变化巨大,稳态潮流合格并不代表在暂态过程中的频率和电压一定合格,针对此动态阶段存在的潜在不确定性,将负荷恢复归结为包含大扰动动态过程的频率、电压、功角等约束的最优控制问题,利用自适应遗传算法对问题进行求解,在保持系统动态过程稳定的要求下,使总的负荷恢复量最大.算例求解结果表明了该算法在负荷恢复问题中的有效性.     

计及VSC-HVDC的交直流系统负荷恢复优化

对计及VSC-HVDC的交直流系统故障后负荷恢复问题进行研究,首先建立计及VSC-HVDC的稳态潮流模型。以最大可恢复负荷容量和负荷重要度为目标函数,以考虑频率特性的稳态潮流约束和VSC参数作为约束条件,建立单目标多约束的0-1背包问题。利用线性规划松弛法,在仅考虑交直流系统频率稳定这一约束条件下,将模型松弛为一维约束背包问题,将求解结果作为遗传算法的初始种群,进行二次寻优并得到最优的负荷恢复方案。新英格兰10机39节点算例表明,该方法适用于复杂的交直流系统,并且能够解决遗传算法收敛速度慢、易陷入局部最优解的弊端。     

电力系统恢复后期网架重构和负荷恢复的两阶段优化方法

电力系统恢复后期的网架重构和负荷恢复是一个复杂的多步混整非线性规划问题。为了降低其求解难度和提高求解效率,提出一种适用于网架重构和负荷恢复的两阶段优化方法,该方法将网架重构及负荷恢复问题解耦为基于直流潮流的混整线性规划和基于交流潮流的连续非线性规划两阶段优化问题。在第1阶段优化中,利用计及频率影响的直流潮流模型确定最优线路投运及负荷开关投切状态这些离散变量的值,再将其作为第2阶段基于增广交流潮流的连续非线性规划的系统运行条件,通过优化发电机出力及端电压,在确保系统安全的前提下确定最短的恢复耗时。在10机39节点系统下进行了算法验证,计算得到单步和全过程下的计算效率和恢复方案,结果表明,所提算法的计算效率远高于启发式算法,同时所得方案也具有更快的恢复速度。最后,以湖北电网鄂东南子网为例验证该算法用于实际电网恢复决策的可行性。     

一种快速恢复潮流解的联动切负荷算法

电力系统运行过程中的某些严重故障可能导致静态电压崩溃,即潮流方程无解,此时需要采取紧急控制措施恢复潮流解。针对此问题,提出了一种快速恢复潮流解的切负荷算法。将无解故障模拟成断线支路两端节点的注入功率,利用故障前的潮流方程切向量识别故障后的薄弱节点,将恢复潮流解问题转换为薄弱节点电压幅值优化问题,避免了潮流方程无解导致的薄弱节点无法辨识和静态电压稳定裕度灵敏度信息的复杂计算。实际系统的仿真结果表明,该算法可快速恢复潮流解,适合在线应用。     

大规模电网源荷协调恢复决策与控制方法

针对网架重构后期的大规模负荷恢复与频率控制问题,基于分时步在线决策思想,并计及风电接入的场景,提出一种源荷协调恢复决策与控制方法。通过构建源荷协调恢复控制机制,能够实现源荷两侧恢复的协调一致与负荷、风电的分批次、有序接入,确保系统频率安全。在该机制下,建立源荷协调优化模型,将单步负荷投入量最大和操作时间最短两个目标同时考虑,并计及各类安全约束,采用多目标分层序列法,并创造性引入交流潮流近似线性化方法,将其转化为混合整数线性规划问题求解,显著提高了求解效率,满足在线快速决策的要求。IEEE 118节点算例验证了所提方法的有效性和实用性。     

电力系统扰动后稳态频率预测直接法改进

在线预测系统扰动后的稳态频率,有利于扰动后系统频率稳定性评估和紧急控制。文中提出一种新的扰动后系统稳态频率预测算法。根据直角坐标潮流二次方程及其泰勒展开式,推导了节点注入功率增量表达式,结合发电机调速器和负荷静态特性建立了稳态频率预测方程。利用扰动后瞬间系统广域量测数据,直接计算系统扰动后的稳态频率。相比已有的频率稳定分析直接法,该算法预测稳态频率的精度更高。最后,利用PSS/E仿真软件,在WSCC9节点系统上对提出的算法进行仿真试验,验证了所提出算法的正确性。计算结果为系统在扰动后的频率稳定性分析和紧急控制提供了重要依据。     

电力系统扰动后稳态频率预测快速算法

研究了基于广域量测系统的电力系统频率稳定分析直接法的精度和复杂度,提出了电力系统扰动后稳态频率预测快速算法。利用电力系统仿真软件PSS/E对IEEE50机改进测试系统进行了仿真试验,比较了不同负荷模型方案对系统扰动后稳态频率的影响。通过蒙特卡洛法求解实现了所提出的快速算法,它利用扰动后瞬间的广域量测数据,快速预测出系统扰动后的稳态频率。预测的稳态频率与PSS/E仿真得到稳态频率相比很接近,表明该快速算法求解速度快,精度高。     

电力系统扰动后稳态频率预测快速算法

研究了基于广域量测系统的电力系统频率稳定分析直接法的精度和复杂度,提出了电力系统扰动后稳态频率预测快速算法.利用电力系统仿真软件PSS/E对IEEE50机改进测试系统进行了仿真试验,比较了不同负荷模型方案对系统扰动后稳态频率的影响.通过蒙特卡洛法求解实现了所提出的快速算法,它利用扰动后瞬间的广域量测数据,快速预测出系统扰动后的稳态频率.预测的稳态频率与PSS/E仿真得到稳态频率相比很接近,表明该快速算法求解速度快,精度高.     

An iterative method for controlling reactive power flow in boundary transformers

This paper presents an operational tool designed to help the system operator to control the reactive power flow in transmission-subtransmission boundary transformers. The main objective is to determine the minimum number of control actions necessary to ensure that reactive power flows in transmission/subtransmission transformers remain within limits. The proposed iterative procedure combines the use of a linear programming problem and a load flow tool. The linear programming assumes a linear behaviour between dependent and control variables around an operating point, modelled with sensitivities. Experimental results regarding IEEE systems are provided comparing the performance of the proposed approach with that of a conventional optimal power flow.     

基于高斯混合模型及近似线性规划的风电系统校正控制方法

提出一种基于高斯混合模型及近似线性规划的风电系统校正控制方法。考虑到风电及负荷功率预测误差的非高斯特性及相关性,建立了描述风电及负荷功率联合概率分布的高斯混合模型。考虑切负荷、发电机功率调整以及统一潮流控制器等控制措施,以控制代价最小为目标函数,构建了计及电压、频率及线路潮流等静态安全约束的风电系统校正控制优化问题的数学模型。为求解含不确定变量的非线性优化问题,依据高斯混合模型的性质,在稳态运行点的邻域内将非线性约束近似转化为线性约束,用线性规划方法求解,并不断迭代直至收敛。最后,将该方法应用于修改后的IEEE 10机39节点算例系统验证其有效性,与场景法的对比结果表明该方法求解效率较高,且具有较好的经济性。     

运筹学在城市电网网架结构规划中的应用

本文运用运筹学中的最短路径原理,运输费用模型及其电力网络的灵敏度分析和大量的交流潮流计算确定出在给定负荷和送电电源前提下满足“Ｎ－１”安全校核的最优送电网网架结构规划,本文为运筹学在城市电网网架结构规划中的应用提供了新的前景。     

区间不确定信息下电力系统安全性的快速评估算法

计及高压输电网络中的不确定因素,提出了区间负荷下快速评估电力系统安全性的新算法。该算法对传统分支定界算法进行了改进,证明了电力系统最小切负荷问题的负荷边界特性,将双层规划模型的求解转化为少量线性规划模型的求解。改进后的分支定界算法能够快速、准确地求解基于双层线性规划的区间至多切负荷模型,得到区间负荷下计及发电机的可调作用时,基于直流潮流模型的系统最小切负荷量的最大值。新算法的计算速度大大优于求解同类问题时所用的蒙特卡罗模拟法和分支定界法,精度较高。6节点和46节点系统算例的计算结果验证了算法的正确性和有效性。     

考虑网内与网外购电计划差异的月度最优外购电模型

计及市场电价、水电生产、负荷需求的不确定性因素,结合外购电计划给网内系统带来的峰荷与谷荷状态可能都不满足调峰要求,以及局部线路和潮流断面的传输功率可能越限的问题,建立了省级电网月度最优外购电模型。模型的目标函数为全网购电费用及半绝对离差风险价值二者均最低,约束条件重点为月峰荷、谷荷2种负荷状态下的系统调峰约束和电网支路及断面直流潮流安全约束。采用非序贯蒙特卡洛模拟法模拟模型中的不确定性因素,结合线性加权和法与线性规划法求解购电组合中的多目标线性规划问题。以重庆电网为例,仿真分析了低谷调峰、网络安全约束及节点负荷电力不确定性对外购电计划的影响,验证了所建模型的有效性和实用性。     

发输电组合系统可靠性评估中的最优负荷削减模型分析

介绍了基于直流潮流的负荷削减线性规划模型和基于交流潮流的负荷削减非线性规划模型的基本原理,对它们各自的优缺点进行了分析,并使用它们对 RBTS(RoyBillinton Test System)可靠性测试系统进行了评估.计算结果表明,直流潮流的负荷削减线性规划模型由于忽略了节点电压约束的影响,存在较大的模型误差,要得到精确的可靠性指标,应该使用基于交流潮流的负荷削减非线性规划模型.     

黑启动过程中的负荷恢复

研究了黑启动中的负荷恢复与系统并网问题，将基于直角坐标的最优乘子牛顿潮流法与灵敏度技术相结合，采用连续线性规划法对负荷恢复阶段出现的N-1潮流不可行和状态越限问题建立了恢复控制的模型和算法。然后建立了负荷恢复阶段仿真各子系统频率变化过程的模型和算法，针对子系统的并网问题建立了基于连续线性规划的并网压差发电调度算法，有效地解决了并网电压差优化控制问题。用标准测试系统和实际电网的数值仿真试验证明了模型和算法的有效性。     

Extensions to the bounded-set theoretical approach to reliability modelling and calculations for composite generation-transmission systems using a DC load-flow model

A bounded-set theoretical approach is given for evaluating the loss of load probability and frequency of failure of a composite generation-transmission power system represented by a DC load-flow model. The computed reliability indices are in general upper bounds to the corresponding set of reliability indices obtained by using a linear network flow modelling of the composite power system. A specialized parametric linear programming method was also developed for implementation of the set decomposition solution strategy.     

An algorithm for discrete optimal power flow

This paper presents a new algorithm to solve an optimal power flow problem which can take into consideration the discrete nature of some facilities in power systems. The optimal power flow problem is formulated as a nonlinear mixed-integer programming problem in which the number of transformer taps and the number of shunt capacitor units and reactor units are treated as discrete variables. This paper attempts to solve such a large-scale nonlinar mixed-integer programming problem by some effective programming techniques. The optimization procedure of the algorithm is that the nonlinear mixed-integer programming problem is linearized iteratively and solved by an approximation method for linear mixed-integer programming. A fundamental feature of the algorithm is that it can guarantee a solution which is discrete, feasible and near-optimal. The validity and efficiency of the algorithm is demonstrated by the numerical results of real-scale optimal power flow problems.