基于REI等值的多区域无功优化并行计算(英文)

将REI等值技术应用于求解多区域电力系统的无功优化并行计算问题,对系统各个分区的外部网络进行REI等值化简,并对相角传递、等值网络初值计算、外层协调计算与REI等值网络修正等关键问题提出了具体的解决办法。并以此为基础建立了适合多区域无功优化的并行计算模式,通过采用Matlab并行计算平台实现无功优化并行计算,以IEEE 39节点和某695节点实际系统作为算例,通过与集中优化方法和基于Ward等值的多区域无功优化并行算法进行比较,对所提方法的有效性和优缺点进行了详细分析。     

基于Ward等值的多区域无功优化分解协调算法

针对多区域电力系统的无功优化问题,提出了基于Ward等值的分解协调算法.将所有子区域分为主区域和从区域,并确定边界节点在不同区域中的节点类型和区域间相角传递方法.在基态条件下,根据潮流计算结果确定边界节点等值注入功率初值.采用矩阵求逆辅助定理,提高优化过程中外部网络变压器变比变化引起的等值导纳矩阵计算效率问题,且大幅度提高了外部网络等值精度.引入适合无功优化算法的外部协调策略,以较少的协调通信量获得较好的协调效果.以IEEE 39节点和538节点实际系统为例,通过与集中优化方法进行比较,验证了该方法的有效性.     

REI等值技术在多区域无功优化计算中的应用

提出将REI等值技术应用于求解多区域电力系统的无功优化问题,对系统各个分区的外部网络进行REI等值化简,应用非线性原对偶内点法独立进行各个分区的无功优化计算。并对REI节点归并方案、相角传递、等值网络初值计算、内层迭代计算、外层协调计算与REI等值网络修正等关键问题提出了具体的解决办法。以IEEE 39节点和某538节点实际系统作为算例,通过与集中优化方法进行比较,验证了所提方法的有效性,并分析了三种REI节点归并方案对分解协调优化计算的影响。     

基于Ward等值的二级电压控制研究

随着电网联系的日趋紧密,电压控制区间的耦合程度也日益密切,往往使常规的分区电压控制策略很难实施.文章基于Ward等值考虑了相邻电压控制区间的无功影响,对现有的分区电压控制策略进行了改进,并以新英格兰系统为例进行了数字仿真,证明了采用新的控制方案后,相邻电压控制区的无功电压变化对本区域电压控制性能的影响明显减弱,从而验证了改进的电压控制方案的有效性.     

采用两种外部等值技术的多区域无功优化并行算法比较

在介绍Ward和REI等值分区的基础上,对采用Ward等值和REI等值技术的多区域电力系统无功优化并行算法求解思路进行详细分析说明,对两种等值并行算法所采用的外部等值网络修正和外层协调计算方法进行了总结。通过采用主从型并行计算模式,运用Matlab并行计算平台和工作站机群型硬件平台分别实现采用两种等值技术的多区域无功优化并行计算。以IEEE39节点系统、某538节点实际系统和某695 节点实际系统作为算例,通过与集中优化方法进行比较,对两种等值并行算法的计算性能进行综合比较和分析。     

多区域互联系统最优无功价格研究

提出了一种研究多区域互联系统优化无功价格的方法。系统内的无功支持除取有减少网损和改善电压安全性外,还能增加系统向外传送功率的能力,从而获得巨大的经济效益。提出以无功支持取得经济效益的大小来决定多区域互联系统的无功价格。并以３区域互联的ＩＥＥＥ１１８节点系统为例,进行了相应的计算和分析。     

任意分割区域无功优化分析计算研究

文章在对分割点进行等效和遗传无功优化的基础上,提出了任意分割区域无功优化计算的思想和寻优算法,给出了任意分割区域及遗传算法无功优化的流程。以某省110 kV变电站为算例,采用任意分割区域无功优化算法进行了计算,并对计算结果与实测值进行了比较。结果表明,在基本不影响电压水平的前提下,采用任意分割区域无功优化算法对提高电容器投入率,优化经济调度,降低线路线损有较强的指导意义。同时,由于实现了无功优化计算范围的任意选择,方便了无功电压线损定量计算分析管理工作。     

基于电网分区的多目标分布式并行无功优化研究

针对集中式并行无功优化的瓶颈问题，建立了基于电网分区的多目标分解协调模型，并采用辅助问题原理(APP)进行分布式并行计算，将全网的多目标无功优化问题分解为多个子网的多目标并行优化问题：基于地域的系统分解与协调符合电网市场化发展的方向。仿真结果表明，本算法具有较强的收敛性和快速性。     

基于多目标决策协调进化算法的电力系统无功优化

在传统无功优化模型基础上,建立了以系统有功网损、静态电压稳定裕度、电压偏差、无功补偿容量和发电机发电成本的多目标无功优化模型。采用多目标决策协调进化算法对电力系统无功进行优化,将多目标决策协调算法与群体进化理论有机结合起来,在有限的群体内对每个个体按协调算法进行排序,以提高优化方法的有效性。通过Matlab7．0编程对IEEE30和IEEE14节点算例系统进行计算。计算结果表明,该方法具有系统网损、电压偏差及无功补偿容量小、发电机发电成本低和系统稳定裕度高的特点。     

采用辅助问题原理的多分区并行无功优化算法

针对大规模电网集中式串行无功优化计算所面临的计算问题和瓶颈问题,基于分布式并行计算思想建立一种多分区并行无功优化模型,并采用辅助问题原理综合考虑D–变量提出一种附加函数,有效地将全网的优化问题完全分解为多个子区独立的优化问题,同时解决了分区计算所引起的多平衡点问题。该方法实现了完全的分布式优化,解决了数据集中上传的瓶颈问题,有效降低了优化问题的求解规模,大大缩短了总运算时间,提高了计算与控制的实时性和灵活性。仿真结果表明：该方法有效可行,计算速度快,收敛性好。     

基于解空间分解的电力系统无功优化

为解决大型电力系统无功控制变量维数灾的问题,提出一种基于解空间分解的方法对电力系统进行无功优化。通过摄动分析选出无功优化中最活跃的控制变量,根据该控制变量分解解空间,最后在JADE(Java agent development)平台上对分解后的问题进行并行计算。应用该方法对IEEE30节点系统进行无功优化计算,结果表明基于解空间分解的办法在电网无功优化计算中具有较强的全局搜索能力和较高的收敛精度。     

基于对角加边模型的多区域无功优化分解算法

基于对角加边矩阵结构,提出了一种新的多区域电力系统离散无功优化分解算法.该方法先将电力系统按照一定的规则进行分区,通过引入虚拟节点构成各区域之间的边界网络,并采用内嵌离散惩罚的非线性原对偶内点法求解.最终所形成的线性修正方程组的系数矩阵具有对角加边结构.由此提出2种分解方法实现各区域修正方程的独立求解,寻找全系统及其各区域的近最优离散解.以IEEE 118节点试验系统和2个实际系统(538节点和1133节点系统)作为算例,通过对集中优化方法和2种分解方法进行比较分析验证了所提出方法的有效性.     

基于伪并行遗传算法的多目标无功分层优化研究

本文对多目标无功优化问题采用分层优化算法降低了计算量,同时综合考虑多个指标和要求,在每一层的优化中,对遗传算子进行了改进,采用了伪并行遗传算法。通过IEEE-14节点系统,验证了该算法的有效性。     

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.     

基于近似牛顿方向的多区域无功优化解耦算法

针对多区域电力系统的无功优化问题，提出了基于近似牛顿方向和GMRES算法的无功优化解耦算法。该算法以非线性原对偶内点法为基础，在迭代计算过程中构造近似牛顿方向，实现弱耦合系统的完全解耦，保证算法具有局部线性收敛特性，且其计算速度要比非线性原对偶内点法快。对于不能实现解耦的强耦合系统，以近似牛顿方向为初值和解耦对角阵作为预处理器，采用GMRES法求解，使算法具有良好的收敛性和较快的计算速度。以708节点系统作为试验系统验证所提算法的正确性和有效性，得到了满足所有等式和不等式约束的最优可行解。并以树型子系统分解法对其进行分解，对不同分解方案的计算结果进行了比较分析。     

多直流受端电网多无功装置协调控制优化方法

充足的无功补偿是保证多直流受端电网运行稳定性和安全性的有效措施.本文提出了一种综合评价指标对直流落点近区发电机无功出力进行优化控制排序,并以此为基础制定了多直流受端电网内无功装置协调控制优化方法.首先分析了受端电网稳态运行时多无功装置不同配比对暂态电压稳定的影响,然后根据发电机动态无功支撑指标、发电机优化选择指标制定了...     

基于多策略自适应粒子群算法的电网无功优化

针对无功优化中确定无功补偿点和无功补偿容量的问题,本文提出了一种基于奇异值分解理论和多策略自适应粒子群优化算法(MS-APSO)的无功优化法。首先基于潮流计算中的雅可比矩阵奇异值分解以确定电压稳定性较弱的节点作为无功补偿节点;然后以线路有功损耗、负荷节点电压偏差最小以及节点稳定度最大为目标优化无功补偿量。为解决迭代后期算法收敛速度降低、粒子群多样性下降等问题,提出了多策略自适应改进算法以寻求全局最优解,综合考虑了粒子群多样性、惯性权重、越限重置和变异的影响,有效提高了算法前期的收敛速度和后期的寻优能力。最后,改进算法的有效性在IEEE 118算例中得到了验证。结果表明,改进后算法降损率与传统方法相比可以提高38.6%。     

基于拉格朗日对偶松弛的多区域柔性直流互联电网无功优化

现有方法对互联后的电网进行无功优化时难以满足大规模电网实时计算、快速反应的需要,并且面临全网数据收集的难题。为了解决上述问题,采用分解协调算法的思想,提出一种基于拉格朗日对偶松弛的多区域柔性直流互联电网无功优化方法。首先根据支路潮流模型,利用二阶锥松弛和二次旋转锥松弛方法建立了多区域柔性直流互联电网的集中式无功优化模型。然后利用拉格朗日对偶松弛理论在集中式优化模型的基础上,提出了可以并行计算的多区域柔性直流互联电网无功优化方法。通过算例计算,验证了所提算法的有效性和正确性。此外,还对比分析了所述的分解协调算法和基于交替方向乘子法(ADMM)的分布式优化算法的计算结果,证明所用算法在计算时间上更具优势。     

快速多目标无功优化方法在实际系统中的应用

多目标进化算法（MOEA）已经被应用到电力系统无功优化这一问题的求解,但是由于MOEA算法需要相当长的寻优时间,同时其优化结果针对性不强,因此难以用于电网的无功电压自动实时控制。将以ε-支配域为基础的多目标优化方法应用到实际系统的无功电压自动实时控制中,该方法包括多目标模糊评价函数、自适应ε-MOEA优化算法以及后评价模糊控制器。通过在一个实际35节点系统上的应用,验证了所提方法的有效性与实用性。     

基于动态多种群粒子群算法的无功优化

提出了一种基于动态多种群策略的改进粒子群算法。该算法将传统粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)中的种群划分成多个子群,每个子群相对独立地朝同一目标进化,仅通过一种轮形结构的弱联系进行交流。在进化过程中各种群不断分裂和聚类重组,动态调整种群规模以更好地适应进化。该算法可以较好地避免PSO算法过快收敛于局部最优解,并且有较快的收敛速度。文中将该算法应用于求解电力系统无功优化问题,并与标准PSO算法的性能进行了对比,仿真计算证明该算法是有效、可行的。