基于多Agent技术的分布式电压无功优化控制系统

全网电压无功控制是一个复杂的、分布式的优化控制问题,为了更好地解决这个问题,文章提出了基于多Agent技术的分布式电压无功优化控制系统,该系统符合电压无功控制装置分散配置的特点,Agent之间相互协调,根据辅助问题原理进行全网并行无功优化计算,数据通信量少,收敛速度快.Agent根据优化计算结果自动调整电压无功模糊判据的控制范围,进行电压无功实时控制,自学习能力强.该系统功能强大,具有较高的适应性、灵活性、智能性和可扩展性.     

基于辅助问题和遗传算法的电网分区并行无功优化的研究

针对传统集中式无功优化存在的不足之处,建立起基于电网分区的分解协调模型。采用构造辅助问题(AP)的方法进行分布式并行计算,将互联电网无功优化问题分解为多个子网的并行无功优化问题,在每个子网中,采用遗传算法求解子系统的的优化问题。基于地域的系统分解与协调符合电网市场的发展方向。仿真结果表明该方法具有较强的收敛性和快速性。     

基于多Agent的地区电压无功控制

针对普遍认同的电压无功优化控制的三级组织结构,旨在减少或避免多级多层次控制带来的数据不足、信息模糊、制定的控制措施不合理等不良影响,就目前电网分区管理的特点,提出了一种将地区电网作为Agent实行电压无功控制的二级管理模式。并对电网中常出现的三种典型非正常运行情况进行分析处理,较好地实现了本地及地区间电压无功控制与协调问题。最后通过数字仿真,验证了这一运行模式的有效性。     

基于多Agent的地区电压无功可视化控制

针对普遍认同的电压无功优化控制的三级组织结构，旨在减少或避免多级多层次控制带来的数据不足、信息模糊、制定的控制措施不合理等不良影响，就目前电网分区管理的特点，提出了一种将地区电网作为Agent实行电压无功控制的二级管理模式。同时通过对Agent的思维状态KOCBDI属性展开及运用，实现了本地及地区间电压无功控制与协调问题。     

基于多Agent系统的分层分布式电压无功协调控制系统

针对当前电力系统电压无功控制的特点,采用Agent思想,将处于各级调度中心的操作管理装置及现场控制级的各种无功控制设备看作是自治Agent,设计和构造了一种新颖的面向电力系统电压无功控制的分层分布协调式多Agent 系统(multi-Agent system,MAS)组织结构。系统由调度级和协调控制级组成,调度级实现人机交互、区域Agent的信息管理、无功校正等功能,协调级由现场Agent 组成,实现本地及区域间的协调控制。在电压无功控制系统中引入Agent域的概念来实现整个电力系统的管理,使其具有较强的扩展性和开发性。该系统有望实现电力系统这样一个分布式复杂巨系统的整体协调控制。     

基于多Agent系统的电力系统无功优化控制

多Agent技术是分布式人工智能的一个分支,具有很好的自适应性,能使逻辑上或物理上分散的系统并行、协调地求解问题。这种特性能够很好地解决电力系统无功优化的低效和数据冗余问题。利用Agent及多Agent系统的基本特性和功能,结合电力系统的特点,设计了一种基于MAS的分层分布式无功优化控制系统和基于该系统的分布式无功优化模型。用该模型结合线性规划法对一个4节点电力系统进行了仿真。将仿真结果与传统的全局优化结果进行比较,验证了该模型的有效性,也突显了该模型在优化速度和规模上的优越性。     

无功优化分解协调计算的节点分区方法

无功优化分解协调算法中,根据电压-无功灵敏度对电力系统进行分区,使得各区域节点间电压无功耦合最弱,这样有利于提高该算法的计算效率和实用价值.求出正常运行状态下的节点间电压-无功灵敏度,应用阀值搜索分区算法对系统节点进行分区,用节点分裂法将系统分解为几个较小规模的子网络.IEEE118节点系统和两个实际系统(538节点和1133节点)的无功优化计算表明,该分区算法能改善算法的收敛性,从而提高其计算效率.     

无功优化分解协调计算的节点分区方法

无功优化分解协调算法中,根据电压-无功灵敏度对电力系统进行分区,使得各区域节点间电压无功耦合最弱,这样有利于提高该算法的计算效率和实用价值。求出正常运行状态下的节点间电压-无功灵敏度,应用阀值搜索分区算法对系统节点进行分区,用节点分裂法将系统分解为几个较小规模的子网络。IEEE118节点系统和两个实际系统（538节点和1133节点）的无功优化计算表明,该分区算法能改善算法的收敛性,从而提高其计算效率。     

基于电压控制分区的发电机无功备用优化方法

发电机无功备用对电力系统电压稳定和电压控制具有重要意义。提出了基于电压控制分区的区域发电机无功备用定义,该定义综合衡量了区域发电机无功备用对静态电压稳定和准稳态电压控制的价值以及无功备用的可供给性。分析了控制变量的特性和选取方式,建立了用于优化区域无功备用和区域电压水平的二次规划模型,提出了逐次分区优化求解算法。通过3节点系统算例验证了无功备用定义和控制变量选取方式的合理性。通过IEEE 118系统算例验证了优化方法的正确性和可行性,优化方案显著提高了区域无功备用量和电压稳定裕度,改善了电压水平。区域无功备用优化方法将高维的无功备用优化原问题简化为少量的低维区域优化子问题,具有较高的容错性和计算效率,可用于较大规模系统的发电机无功备用评估和优化。     

基于无功电压分区的电压越限解决方案

提出了一种分区处理电压越限的解决方案。传统的无功电压分区往往需经过多次分区及调整过程,文中通过牛顿拉夫逊潮流计算得到灵敏度矩阵,将PV节点和平衡节点加入由灵敏度矩阵形成的电气距离矩阵中,利用SAS(Statistical Analysis System)聚类分析只需一次聚类求取初始分区结果,再按照每个分区含有无功源的原则对分区结果进行优化调整。针对节点无功电压调节灵敏度不同的特点,提出了由电气距离矩阵确定电容器最佳配置地点和系统发生电压越限时无功调节设备的动作次序的方案,将系统有功网损和电压合格率作为目标函数来确定无功设备的最优动作值。通过IEEE30算例系统表明分区处理电压越限可以减少无功设备的动作次数和加快越限节点电压的恢复,验证了该方法的有效性。     

电力系统电压无功的序列二次规划算法

以网络有功损耗最小为目标函数,考虑潮流无功平衡方程的等式约束和一系列电压和控制变量的不等式约束,使用SQP序列二次规划法计算电压无功优化潮流。在形成目标函数和约束方程式时,没有将电压相角当做常数,而是认为支路有功潮流在优化过程中保持不变。对Ward     

基于多Agent的配电网电压无功优化控制及其应用

分析了目前配电网电压无功控制技术的现状，提出了基于多Agent系统实现电压无功优化控制的原理、结构及实现框架，并对全局电压无功优化控制的数学模型和目标函数进行了分析与改进。进一步提出配电网综合调度自动化系统的站级Agent子系统结构和实现框架，并对规则库的构造及实际运行状况进行了深入的探讨。     

高中压配电网的无功优化算法

在配电系统中，无功优化的控制手段主要包括调节变压器分接头和投切电容器，针对高中压配电网的特点，提出了其统一网络模型和一种分步实现的静态无功优化算法，将整个优化问题分解成电容器投切和分接头调节两个子问题，要用先投切电容器，后调节分接头的迭代模式和修正算法，通过对这两个子问题的交叉优化来得到最终解，电容器投切优化采用逐次线性归整算法求解，变压器调节采用分块的电压控制策略，处例结果表明，该处能达到降损节能和改善电压质量的效果，是一种有效而实用的算法。     

考虑电压稳定性的电力系统多目标无功优化

提出了考虑电压稳定性的多目标无功优化的一种方法。在本无功优化的 多目标中,包括了电压稳定性的静态指标——系统的最大负荷裕度。文中首先在模态分析法 的 基础上找出系统的薄弱点,并决定在这些地方加装多少容量的无功补偿设备。这对于整个电 网进行合理的无功补偿,提高整个系统的电压稳定性,增强送电能力都具有很重要的意义。 多目 标无功优化问题在数学上利用模糊集理论和模拟退火算法来实现。     

全网无功电压优化集中控制系统在泰州电网的应用

提出了全网无功电压优化集中自动控制系统,该系统的优化目标是全网网损尽量小,各节点电压合格率尽量高,控制对象为各变电所有载调压变压器分接头调节与电容器投切,借助调度自动化的ＳＣＡＤＡ功能,实现对全网无功电压的优化和集中自动控制,泰州电网的应用表明该系统可有效地提高全网各节点的电压合格率,减少网损,产生较好的效益。     

基于多代理技术的购电-输电计划优化方法

电力系统的经济决策和系统运行技术分析应分别进行，即将潮流分布和系统安全的计算作为经济决策的技术支持，在此前提下，提出一种电力市场下电压购买与配送计算优化的模型和基于多代理技术的模型求解算法，其基本思想是让城市，电厂和线路等代理自主运行，达到充分利用资源的目的，然后采用Tabu搜索算法对多种代理进行协调，最后根据节占煌电力来源确定各节点成本电价，将该方法用于实际电力系统取得了令人满意的结果。     

地区电网中电压无功二级优化

进化策略法以其全局收敛性、并行处理特性、通用性及鲁棒性强等优点而被应用于无功优化的研究中，但由于电力系统的自身特性和实际情况的千差万别，进化策略法有时会出现无可行解和优化效果较差的情况。文中根据地区电网的实际运行需要，提出变压器和电容器分阶段参与调节、电压网损分级优化的思想，该方法在实际系统中取得了良好的效果，证明是可行和有效的。     

无功电压动态控制的分布式协同优化

该文提出了一种大规模地区电网无功电压动态优化控制的数学模型。为了避免控制设备在负荷动态变化时的频繁操作，该模型以当前时段内包括能损费用和设备调整代价的运行费用最小为目标函数，实现了各时段优化的解耦，降低了计算复杂度；通过简单实用的分层分区方法和电力系统通信，全网的优化计算被处理成若干个子网分布式协同计算，降低了问题的维数。仿真算例表明：该方法可以在很短的时间内得到比集中优化方法求解质量更高的优化解。     

电力系统最优潮流的分布式并行算法

在构造电力系统分解协调模型的基础上，采用辅助问题原理进行分布式并行最优潮流运算，并用通用增广拉格朗日法加快收敛速度，对分布式并行优化算法做了详细推导。仿真结果表明，该算法可显著加快大系统的优化速度，提高控制的实时性和可靠性，符合电力市场发展的需求。