一种基于Karmarkar内点法的最优潮流算法

以原－对偶内点算法（Ｋａｒｍａｒｋａｒ内点法的一种变形）为基本算法解算最优潮流问题，综合考虑非线性目标函数和约束条件，结合牛顿法最优潮流先进的稀疏矩阵技术，并且提出了一种新的原－对偶内点算法迭代步长选取原则和障碍参数修正策略。算例表明本算法有较好的数值稳定性，优化结果精确，对不等式约束有较强的处理能力，显示了内点算法应用于大规模电力系统优化问题的良好前景。     

矢量化动态最优潮流计算的步长控制内点法实现

实现动态最优潮流(dynamic optimal power flow,DOPF)的矢量化计算。通过将同类型、同时段的优化变量集中排列,建立动态最优潮流的矢量化模型,并采用步长控制内点法进行求解。各时段的梯度矩阵和海森矩阵具有与导纳矩阵相关的稀疏特性,在计算过程中保持不变。通过设计稀疏矩阵结构和内存分配策略提高Karush-Kuhn-Tucker (KKT)系统的形成速度。分析爬坡约束和购电量合同约束对求解KKT系统的影响,对比测试多个优化排序算法,指出近似最小度(approximate minimum degree,AMD)和列近似最小度(column approximate minimum degree,COLAMD)算法求解该模型KKT系统具有很高的效率。对节点数从14到1 040共5个测试系统12~96时段的DOPF模型进行仿真计算,验证所提算法的正确性和高效性。基于步长控制内点法的矢量化方法提高了DOPF程序的计算速度和收敛性。     

电力系统线性化动态最优潮流模型

电力系统在线经济运行计算亟需可快速获取完整调度信息的线性化动态最优潮流模型。基于系统关联矩阵将节点功率平衡方程解耦为线路功率流和损耗流两部分,对损耗流部分进行等价代换,并消去方程中的三角函数项,采用泰勒级数法对残存的非线性项进行线性化处理,建立起可以同时求解电压幅值和线路无功功率的线性化动态最优潮流模型。基于简化原对偶内点法对所建模型进行求解,在迭代过程中不断更新泰勒级数法所需的基准点信息,以提高模型的计算精度。IEEE 30节点、IEEE 118节点、IEEE 300节点以及某市117节点等值系统的算例测试表明,所建线性化模型能在获取更完备调度信息的同时仍具有较高的计算精度和求解效率。     

关于原对偶内点法若干问题的讨论

对原 -对偶问题、迭代步长的选择和障碍因子的确定进行了分析和论证     

基于原对偶内点法的电压无功功率优化

文章以电压无功优化的二次规划模型为基础,对原对偶内点法进行了扩展,使之能处理电压无功优化控制中大量的不等式的约束。文章提出了一种壁垒参数的选取方法和控制计算步长的策略,并采用了一种有效的预测校正方法来提高算法的收敛性。     

最优潮流的原对偶内点法矢量化实现

为提高计算速度,采用矢量化技术实现最优潮流计算.通过将同类型的优化变量集中排列,建立最优潮流模型的矢量化表达形式.采用原对偶内点算法求解该模型,建立梯度矩阵及海森矩阵线性组合的矢量化计算公式.求解修正方程时,对系数矩阵进行近似处理,对修正方程系数矩阵采用LDLT算法进行分解.采用近似最小度(AMD)算法对系数矩阵进行排序,减少分解所产生的注入元.基于C/C++开发电力系统矢量运算支持库,设计动态稀疏存储策略进一步提升最优潮流程序的计算速度.对多个测试系统进行仿真计算表明:矢量化可简化最优潮流的程序逻辑并提高程序运行速度.     

基于两种不同内点法的最优潮流建模与仿真

用预测-校正内点法(predictor-corrector interior point method,PCIPM)最优潮流算法对原-对偶内点法(primal-dual interior point method,PDIPM)最优潮流算法进行改进。该方法在进行泰勒展开时保留了高阶项,首先通过修正方程计算仿射方向,在计算得到仿射扰动因子后回代入修正方程得到校正方向,进而得到修正量。最后用MATLAB语言编程实现了利用原-对偶内点法和预测-校正内点法进行潮流优化计算,并用不同算例进行了仿真验证。仿真结果表明预测-校正法具有比原-对偶法更好的收敛性。     

基于最优潮流的实时电价及其算法的研究

实时电价是电力市场中的重要概念。为了研究实时电价所包含的丰富的经济信息以及适合实时电价在线快速计算的算法,基于最优潮流(OPF)实时电价模型采用原对偶内点算法求解,并讨论了向心参数的取值对该算法收敛性的影响。在此基础上引入预测校正环节,该方法能很好地协调解的最优性和可行性之间的关系,改善了算法的收敛性;采用IEEE14节点标准测试系统进行实时电价计算,对仿真结果的分析表明了相应不等式约束的Lagrangian乘子的值代表系统运行安全费用,预测校正法迭代次数少,收敛性好。     

基于最优潮流的实时电价及其算法的研究

实时电价是电力市场中的重要概念.为了研究实时电价所包含的丰富的经济信息以及适合实时电价在线快速计算的算法,基于最优潮流(OPF)实时电价模型采用原对偶内点算法求解,并讨论了向心参数的取值对该算法收敛性的影响.在此基础上引入预测校正环节,该方法能很好地协调解的最优性和可行性之间的关系,改善了算法的收敛性;采用IEEE14节点标准测试系统进行实时电价计算,对仿真结果的分析表明了相应不等式约束的Lagrangian乘子的值代表系统运行安全费用,预测校正法迭代次数少,收敛性好.     

基于内点算法的电压校正控制

电力系统的实际运行中可能存在某些状态变量的越限，在线运动的无功／电压控制软件必须首先满足运行安全要求，保证电压在其合格范围内，并进一步在电压安全的基础上降低有功损耗。通过将越限约束转化为等式约束，推导了进行电压越限校正的原－对偶内点算法。求解目标函数为控制变量运作次数量少的优化问题得到电压校正控制。并针对控制变量的选取，违限约束校正方法问题进行了分析。实际计算表明，可以有效地降低问题规模，减少校正控制次数。     

基于非线性原-对偶内点法的OPF算法及其校正策略

给出了电力系统最优潮流（OPF）的数学模型以及求解该模型的非线性原-对偶内点法，在阐述OPF数学模型的基础上，对基于非线性原-对偶内点法的OPF算法进行了详细的数学描述.并就改善内点法的2种高阶校正策略进行了论述，通过对3个不同规模电力系统的数值计算，验证了2种策略对于不同规模系统均优于原-对偶内点法，同时指出2种策略对不同规模系统有着不同的适应性.     

无功优化内点法中非线性方程组求解规律研究

在有功调度方式给定的前提下用最少变量组建立无功优化模型,用非线性原–对偶内点法求解该模型。根据求解规律和无功优化的特点,在由K-K-T条件构成的非线性方程组的求解过程中,构建由电力系统状态变量和等式约束对应的乘子组成的线性结构,该结构类似牛顿法极坐标形式的潮流计算格式,间接地将不等式约束转化到等式约束中,对求解问题的规模及实时性有良好的适应能力。算例结果证明了该方法的有效性。     

基于改进遗传算法与原对偶内点法的无功优化混合算法

基于改进遗传算法和原对偶内点法提出一种求解无功优化问题的混合算法。首先通过改进遗传算法求解无功优化问题中的离散变量,然后采用原对偶内点法求解与已获得离散变量最匹配的连续变量。在改进遗传算法中采用交叉、变异算子并基于可行域规则处理离散约束,有效提高了混合优化算法的整体寻优效率。在IEEE 118节点系统中的仿真计算结果验证了本文方法的有效性。该方法已应用于福建电网自动电压控制系统中。     

改进的信赖域内点算法在OPF中的应用

最优潮流的研究涌现出许多优秀方法。基于内点法的逐线性规划方法因其不需要形成海森阵及收敛精度处理灵活等优点,在电力系统中获得广泛应用。信赖域内点法可以很好地解决逐线性规划方法中的步长调整问题。文中基于现代内点理论提出一种改进的信赖域内点算法。新算法提出以下改进措施:①由常规潮流获得初始点,改善信赖域子问题可行性;②迭代中无须与潮流计算配合,增加算法通用性;③引入变量到信赖域子问题模型中确保计算的连续性;④改进信赖域子问题模型,提高计算精度;⑤调整收敛判据,加快计算速度;⑥由现代内点法求解信赖域子问题,并构造简约修正方程,减小计算量。用改进算法求解两类OPF问题。在IEEE14-300节点测试系统进行数值计算,表明所提出算法的正确性和有效性。     

用于电力系统无功优化的内点法与遗传算法的比较研究

通过在线无功优化，降低网损、保证电压质量，对供电企业的经济运行是非常必要的。本文就在线无功优化的特点，结合无功优化方法中比较具有代表性且差异较大的两种方法——内点法和遗传算法进行研究和比较，针对解决在线无功优化问题提出一种新思想：内点法和遗传算法相混合的算法。     

非线性原-对偶内点法无功优化中的修正方程降维方法

针对无功优化模型中含有离散变量的问题,采用非线性原–对偶内点法进行求解。根据卡罗需–卡恩–塔克条件下修正方程结构稀疏的特点,首先将松弛变量和不等式拉格朗日乘子的增量用决策变量的增量表示,再将其代入修正方程并从中消去变比和无功电源出力的增量,最终降维后方程仅含节点电压幅值及相角、等式拉格朗日乘子增量。在计及变比和无功补偿装置出力的离散性约束条件下,通过增加无功电源出力作为优化变量,保证了修正方程中变比的海森矩阵始终为对角矩阵,扩展了降维处理方法的适用范围。算例结果验证了该降维方法的有效性。     

基于原对偶解耦内点法的节能减排多目标动态优化调度研究

针对我国电力行业节能减排的要求,建立了同时考虑调度周期内煤耗量、污染物气体排放量最小的多目标动态优化调度模型,利用模糊集理论使多目标优化问题转化为求取满意度最大的单目标问题.在原对偶解耦内点法的修正方程中引入关于满意度的一系列方程,推导出适合求解多目标动态优化调度问题的算法.IEEE-30节点系统上的测试结果验证了所提...     

动态最优潮流的预测/校正解耦内点法

从动态最优潮流中动静态变量的弱耦合关系出发,深入分析了原对偶内点法的解耦思想及其产生的根本原因,然后将该解耦策略推广应用于预测/校正环节的线性方程求解,提出动态最优潮流的预测/校正解耦内点法.该算法利用预测/校正原对偶内点法的优势,提高了动态最优潮流的迭代计算效率.同时,针对线性修正方程组常数项的特点,进一步提出了一种分组解耦同步迭代策略,使动态变量和各时段静态变量在预测/校正环节中实现同步解耦计算,从而进一步提高了动态最优潮流的解耦计算效率.通过典型算例的仿真分析与对比,验证了该算法的有效性.