基于简化零空间内点法VSC-HVDC离散化最优潮流的研究

在求解含电压源换流器的高压直流输电(Voltage Source Converter based High Voltage Direct Current, VSC-HVDC)的交直流系统最优潮流(Optimal Power Flow, OPF)问题时,常使用原对偶内点法或智能算法。但原对偶内点法无法很好地解决含离散变量的OPF(如无功优化),而智能算法在解决此类问题时易陷入局部最优解,同时计算时间过长。因此,提出一种含离散惩罚函数的简化零空间内点算法。算法的主要思想是以简化零空间内点法(下称S-NSIPM)为框架,对连续变量进行优化,当收敛函数小于一定值时,在离散量的计算中引入罚函数,同时随着迭代量差值的变化随时调整罚函数的罚因子的大小。通过算例表明,该算法稳定性高,寻优和适应能力强,能够很好地解决含VSC-HVDC交直流系统的离散变量的优化问题。     

基于内点法的快速解耦最优潮流算法

在电力市场环境下,最优潮流是计算实时电价的有力工具,因而就对最优潮流的计算速度提出了更高的要求。为适应一需求,本文在常规的内点法最优潮流的基础上提出了快速解耦内点法最优潮流,即把快速解耦的思想引入进来使其修正方程系数矩阵常数化,使每次迭代所需时间大大缩短,显著提高了计算速度。通过测试系统的计算表明该算法具有计算速度快,鲁棒性好的特点。     

基于Filter集合的内点最优潮流新算法

基于Filter集合的内点算法(FIPM),提出了一种最优潮流新算法(FIPOPF),该算法可针对最优潮流问题的实际情况对可行方向进行自适应校正,即在不可行情况下通过求解仅含"硬约束"的优化问题进行可行方向调整,从而可使系统在无可行解时收敛至一个对系统"软约束"违反最小的稳定点.对五个IEEE标准算例和两个实际系统的分析和试算均表明,所提出的算法具有很好的收敛性,运算速度较快,满足在线最优潮流计算的时间要求.     

基于混沌优化与线性内点法的最优潮流算法

求解最优潮流是一项基本而重要的工作，文中将混沌优化与线性内点法相结合，提出了一种新的混合优化算法，并应用该方法进行电力系统最优潮流的计算。混沌优化方法利用混沌运动特定的内在遍历性、随机性和规律性等特点跳出局部最优点，接近最优点；同时，利用预测-校正原-对偶内点法在最优点的邻域内局部寻优，提高了收敛速度和求解精度。通过对IEEE 14、30和57节点试验电力系统的数值计算，验证了算法的有效性。     

基于现代内点算法的电力系统最优潮流在线应用软件的开发

基于现代内点算法研发了电力系统最优潮流在线应用软件,解决了电力系统最优潮流在线应用的两大障碍,具有计算时间短、收敛性好等特点.本软件采用现代内点算法,优化了程序本身的结构,减少算法本身的计算时间;同时本软件对约束条件进行自诊断测试,如程序不收敛,可根据一定策略软化约束,提高收敛性.本软件由C语言编写,可跨平台调用,接口方便,是电力系统一种不可缺少的网络分析和优化工具;亦可作为电力系统底层应用模块,为其他高级应用软件提供数据支持.本软件已在上海成功应用.     

最优潮流内点割平面的鲁棒算法

内点割平面算法（IPCPM）集中了割平面法和内点法的优点,非常适于求解大规模系统的离 散优化问题,但是研究发现内点法在求解松弛的线性规划问题时,如果问题具有多重解,最优解会 收敛到凸多面体的最优面的内部,此时IPCPM会由于无法得到正确的最优基信息来生成割平面 而失效。在此基础上,文中提出了一种通用的最优基判别准则,解决了原算法失效的问题,提高了 算法的鲁棒性。通过对IEEE测试系统的数值计算,表明改进后的算法能正确处理最优解的各种 情况,显著扩大了IPCPM的应用范围。     

基于Matlab符号计算工具箱的内点法最优潮流研究

为提高最优潮流算法的通用性，利用Matlab符号计算工具箱完成了一种基于扰动MKT条件的内点算法最优潮流的符号计算。可以获得系统状态变量的显式符号结果，该方法使得复杂的最优潮流修正方程的形成与求解过程简化为在每次选代中进行一次简单的代数替换。通过对4个不同的目标建模仿真，结果表明，该方法可极大地简化最优潮流计算程序的复杂程度，提高代码的通用性和易维护性。     

基于改进内点法的含风电场的系统最优潮流计算

提出一种基于改进现代内点法的含风电场的电力系统静态最优潮流算法。通过简化异步发电机模型,将异步电机的滑差引入到计算变量中;将风电机组的机械功率与电磁功率之差作为等式约束加入到算法中。通过修正内点法中的雅可比矩阵和海森矩阵,进行求解。该算法保持了内点法的鲁棒性等优点,算例测试结果显示了该方法的可行性和有效性。     

基于最优潮流的实时电价分解模型及其内点法实现：——兼论最优？…

简要总结实时电价研究及其联系密切的最优潮流（ＯＰＦ）的进展;探出一种基于最优潮流的实时电价计算方法,并可以将有功、无功的实时电价分解到各种辅助服务（旋转备用、网损补偿、电压支持、网络安全等）中;应用内点（ｉｎｔｅｒｉｏｐ ｐｏｉｎｔ）算法求解该模型,从而避免安全性定价剧烈波动的问题（“ｇｏ”“ｎｏ－ｇｏ”）。     

大规模水-火电力系统最优潮流的现代内点算法实现

讨论了如何将现代内点非线性规划算法具体实现的问题。首先,定义了简约修正方程的变量和行的排列顺序,对简约修正方程进行行列变换,导出了一种由4T4T(T是调度周期)块状对角子矩阵组成的新的数据结构。此数据结构与节点导纳矩阵的结构相似,从而原问题的结构得到了充分利用,使得HTOPF问题易于编程与求解。为了清楚起见, 以一个4节点的简单电力系统为例展示了简约修正方程实现的过程。仿真结果表明: 所提算法具有良好的收敛特性和合理的计算时间,对于求解大规模系统问题具有广泛的应用前景。     

大规模水火电力系统最优潮流的现代内点理论分析

基于原始问题的扰动的Kamsh KuHN Tucker条件，推导出一种求解水火电力系统最优潮流（HTOPF)问题的现代内点算法。沿着内点法的中心方向将该算法成功地扩展于求解次最优的HTOPF问题时(A—HTOPF)。与HTOPF相比，A—HTOPF不仅在求解大规模系统问题CPU时间下降1～2倍，而且在大多数情况下，可以保证所得最伏目标值的精度高于99％。     

基于内点割平面法的混合整数最优潮流算法

提出了一种采用内点割平面法求解混合整数最优潮流(OPF)的算法。该算法循环执行3个步骤：①求解OPF的可行解并将其线性化；②从线性内点法的最优解中判断基变量；③根据基变量产生混合整数割平面。与单纯形割平面法相比，内点割平面法不仅简单易实现，计算效率高，而且随着问题规模的增加，更能发挥其多项式时间特性的优点。文中还对退化问题的处理以及稀疏技巧的应用进行了深入的讨论。通过对IEEE典型系统的数值仿真计算显示出所提算法对于大型电力系统最优潮流问题的精确求解是非常有效的。     

基于最优中心参数的多中心校正内点最优潮流算法

为加快最优潮流(optimal power flow,OPF)问题的求解,基于最优中心参数(optimal centering parameter,OCP)及改进多中心校正(improved multiple centrality corrections,IMCC)技术,提出一种求解最优潮流(optimal power flow,OPF)问题的新型快速内点算法(OCP-IMCC interior point method,OCP-IMCCIPM)。结合均衡距离–评价函数(equilibrium distance-quality function,ED-QF),给出最优中心参数评价模型,采用线性化技术对模型近似,以降低模型计算量。利用线搜索技术实现近似模型求解以确定最优中心参数,该参数使得所提算法具有更多的优势步和更少的迭代次数。IMCC技术可进一步拉大迭代步(尤其是非优势步)步长,实现算法更快收敛。14—1047节点系统的仿真结果表明,与其他多种内点算法相比,所提OCP-IMCCIPM算法具有更大的迭代步长和更快的收敛速度以及更好的计算效果。     

基于自动微分技术的内点法最优潮流算法

讨论了一种基于自动微分（AD）技术的内点法最优潮流（OPF）算法。与已有的基于AD技术的OPF算法相比,该算法使用高效的基于操作符重载的AD工具,充分利用直角坐标下雅可比矩阵和海森矩阵的大部分元素是常数的特点,加入了识别上述矩阵中不变元素的功能,避免了重复计算。对一组大规模算例的测试分析表明,该算法在保持代码可维护性、灵活性的同时,计算速度接近手动编程,表明AD技术在电力系统OPF中具有取代传统手动编程的潜力。     

最优潮流算法综述

最优潮流是一类典型的非线性规划问题,在电力系统中求解最优潮流是一项基本而重要的工作。本文论述了最优潮流算法问题,对其中的简化梯度法、牛顿法、内点法、遗传算法、模拟退火法等进行了详细的比较和探讨,以便为相关研究人员提供一定的参考和帮助。     

基于改进多中心-校正内点法的最优潮流

提出了一种改进的多中心-校正内点法,该方法采用超立体空间映射技术,通过合理配置一些关键映射参数改善映射空间的数值结构,使算法在每次迭代时能获得较大的迭代步长和较好的中心方向,从而加快算法的收敛.通过IEEE14、30、57、118节点4个测试系统的仿真计算表明,该算法收敛快,其迭代次数与每次迭代进行4次中心-校正计算的多中心-校正内点法基本相当,而且鲁棒性好,未出现数值稳定问题.文章还对算法收敛判据的设置和初值的选取作了较详细的讨论.     

原-对偶内点法最优潮流在电力系统中的应用

结合电力系统的特性，提出了一种基于稀疏技术的原－对偶内点法求解最优潮流问题，它在处理等式约束和变量型不等式约束时，能够同时处理函数型不等式约束，并且没有新的注入元注入系统。提出了一种新的迭代步长和中心方向的修改策略，同经典的牛顿法最优潮流比较表明，不需要预估有效约束集和进行试验迭代，易于编程实现。     

基于依赖域内点法的最优潮流算法

在电力市场环境下，诸多问题（例如实时电价，网络阻塞管理和可用传输能力和计算等）都需要最优潮流（OPF）作为理想的工具。文呀在于依赖域的思想提出了求解OPF的新算法。该算法连续求解线性规划（LP）子问题，通过依赖域决定线性化步长的选取，由多步中心校正原－对偶内点法求解依赖域LP子问题，并采用一个物理策略以改善OPF算法的稳定性。对国外一个662苍点实际电力系统进行了数值计算，结果表明该算法是快速，鲁棒的，具有实用意义。     

电力系统最优潮流算法综述

总结了国内外关于电力系统最优潮流算法的研究现状 ,介绍了求解最优潮流的经典算法 ,现代优化方法以及其它算法 ,并提出了针对这一问题算法的潜在研究方向。     

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。