基于改进非线性预报-校正内点法的最优潮流

提出一种改进的非线性预报-校正内点法,该方法在校正阶段应用了多中心校正的超立体空间映射技术,经过合理配置一些关键参数改善了映射空间的结构,使算法在每次迭代时只需1次校正计算就能获得较大的迭代步长,从而快速收敛至最优解.通过IEEE 14,IEEE 30,IEEE 57,IEEE 118这4个测试系统的仿真计算表明,该算法收敛快,其迭代次数基本与每次迭代进行4次中心校正计算的多中心校正内点法相当,而且鲁棒性好,未出现数值稳定问题.     

基于非线性多中心校正内点法的最优潮流算法

提出了求解电力系统最优潮流问题新的非线性多中心校正内点算法.该算法采用仿射方向作为预测方向,在校正方向上增加了权系数,并通过线性搜索方法确定权系数的最优值,在预测方向和校正方向的组合方向上获得最大的迭代步长值;同时通过检验校正后的方向是否落在中心轨迹的对称邻域内来保证算法的收敛性.算法能够通过单次校正获得较大的计算步长,从而提高了计算的速度.该算法与预测校正内点法相比具有鲁棒性好、收敛快速的优势,特别是在计算过程中互补对差值较大的恶劣条件下.通过对多个测试系统的仿真,结果验证了算法有效性.     

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。     

基于预测-校正内点法的HVDC交直流系统最优潮流

高压直流输电在远距离大容量输电、海底电缆输电等方面具有独特的优势,但直流设备的引入也使得交流系统最优潮流算法无法直接应用于现存的交直流系统,为此,先基于传统最优潮流算法,结合直流系统的稳态模型,提出一种含高压直流输电的预测-校正内点法最优潮流。多个算例仿真表明,该算法在不同的控制方式下均具有较好的适应性和收敛性,且迭代次数少于原对偶内点法,可减少计算量,节省计算时间。     

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。     

基于改进多中心校正解耦内点法的动态最优潮流并行算法

基于改进的多中心校正(MCC)和解耦技术,提出一种求解动态最优潮流(DOPF)的并行算法。结合内点算法(IPM)框架与DOPF修正方程的分块箭形结构,给出修正方程的并行解耦-分解-回代解法。并结合这一解法特点,提出动态步长拉大技术及自适应最大校正次数技术,以单次迭代计算量小幅增加为代价,换取迭代步长的增大,迭代点中心性的提高,总迭代次数和计算时间的显著减少。解耦技术的使用,使得所提算法的核心计算都可并行完成。6～118节点系统的串行仿真结果表明,算法具有很好的鲁棒性和收敛速度,在多核集群系统上的并行仿真表明,算法具有理想的加速比和可扩放性,适合求解大规模的DOPF问题。     

基于简化预测—校正内点法的拟直流最优潮流

在大规模电力系统最优潮流的在线计算应用中,传统直流最优潮流算法虽然有着很高的计算效率,但是由于其完全忽略了电压和无功功率的影响,计算结果精度偏低。文中通过引入无功功率来修正有功功率平衡方程,提出了基于拟直流模型的最优潮流算法。为进一步提高计算效率,提出了一种简化预测—校正内点算法,该算法通过对最优潮流模型中不等式约束进行简化处理,形成只含上限约束的广义不等式约束,大大简化了程序的编写。通过对IEEE 30,118,300节点系统以及Polish 2 736,3 120节点系统的仿真测试,验证了算法的可行性和有效性。     

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。     

基于加权预测-校正内点法的混合直流输电系统最优潮流

针对预测-校正内点法求解混合直流输电（hybrid HVDC）系统最优潮流（OPF）时可能存在过校正而导致的发散问题,提出了基于加权预测-校正内点法的hybrid HVDC系统OPF算法。该算法保留了预测-校正内点法的预测步骤,将校正步进行加权,动态选择了校正方向在总的牛顿方向所占的比例,比较好地解决了预测-校正内点法校正错误而不收敛的问题。算例仿真表明,对hybrid HVDC系统进行OPF计算,能使系统处于更经济的运行状态。通过对多个IEEE节点系统进行仿真测试,验证了加权预测-校正内点法的有效性和正确性。     

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。     

基于内点法的含暂态稳定约束的最优潮流计算

建立了含暂态稳定约束的最优潮流的数学模型，模型中考虑了多个预想事故。提出了一种基于原-对偶内点法的含暂态稳定约束的最优潮流算法。通过充分开发修正矩阵的稀疏性，并在求解时采用稀疏技巧，开发出了高性能的计算程序。在日本60 Hz电力网的10机模型系统的优化计算结果表明，所提算法不仅具有强大的处理等式约束和不等式约束的能力，而且具有良好的收敛性，能够有效地解决考虑多个预想事故时的含暂态稳定约束的最优潮流问题。     

基于非线性预报-校正内点法的电力系统无功优化研究

在非线性原-对偶内点法的基础上引入了预报-校正技术,使改进后的非线性预报-校正内点法获得了较纯原-对偶内点法更大的迭代步长,从而加速了算法的收敛.应用该方法求解电力系统无功优化问题时能有效处理目标函数中的大量不等式约束.IEEE 14节点、IEEE 30节点、IEEE 57节点和IEEE 118节点系统的仿真结果表明,该算法收敛快、鲁棒性好.     

基于滤波器-信赖域方法的最优潮流算法

在电力市场环境下，求解诸多问题都需要最优潮流作为理想的工具。该文基于滤波器和信赖域的思想提出了求解最优潮流的新算法：由信赖域决定线性化步长，线性规划子问题由多步中心校正原一对偶内点法进行求解，并采用了考虑电网拓扑的物理策略和动态调整线性规划子问题的收敛判据策略来改善最优潮流算法的稳定性和收敛性。该算法通过逐次求解线性规划子问题，在滤波器中利用多目标规划的优超(Domin Rllce)概念决定是否接受新的点，算法本身具有非单调的性质。通过与预测一校正方法的比较，进一步验证了多步中心校正方法的求解效率。对系统规模从14节点到662节点的7个电力系统作了全面的数值计算，计算结果表明，该算法具有较高的稳定性和快速收敛性，具有实用意义。     

基于信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的计算等 )都需要最优潮流 ( OPF)作为理想的工具。文中基于信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 ,通过信赖域决定线性化步长的选取 ,由多步中心校正原—对偶内点法求解信赖域 LP子问题 ,并采用了一个物理策略以改善 OPF算法的稳定性。对国外一个 662节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     

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％。     

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。     

网络流和内点法结合的有功动态优化调度

为便于电力市场柔性地做出决策，研制灵活的求解、分析有功优化调度模型和算法就显得特别重要。文中将有功潮流方程表达成网络流形式，结合内点法的预测校正、前瞻技术和稀疏处理技术，建立了适用于多种方式计算的、动态的有功优化调度模型和算法，可以作为电力市场环境下有功优化调度分析的辅助工具。