基于人工免疫算法的电力系统最优潮流计算

基于一阶或二阶梯度的优化算法在计算电力系统最优潮流时经常陷入局部最优点，模拟进化算法具有较好的全局搜索能力，但是有时也由于过早成熟的现象而陷入局部最优点。文中提出了一种计算电力系统最优潮流的新算法——人工免疫算法。该算法是根据人或其他高等动物免疫系统的机理而设计的，将目标函数和一部分不等式约束条件作为抗原，将搜索空间的解作为抗体，依据抗原与抗体的结合力以及抗体之间的结合力对解进行评价和选择，通过抗体之间的相互激励作用提高了最优点附近的搜索效率，通过记忆细胞对抗体的抑制作用有效地摆脱局部最优点。应用此算法进行电力系统最优潮流计算，对IEEE 30节点系统的计算结果说明了该算法的有效性。     

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。     

多目标最优潮流问题的模糊建模及内点解法

针对多目标最优潮流问题，用模糊集理论将多目标函数和部分可伸缩的约束条件模糊化，借助于最大、最小算子把多目标模糊最优潮流问题转化为标准的单目标非线性规划问题，并采用原-对偶路径跟踪内点法进行求解，从而使最优潮流问题在更加符合实际情况的模型上实现优化，且其迭代收敛性得到了明显提高。     

基于功率-电流混合潮流约束的内点法最优潮流

提出了一种基于直角坐标下功率 — 电流混合型潮流约束的最优潮流模型。该模型对系统中的非零注入功率节点采用功率失配型潮流约束,而对零注入功率节点采用电流失配型潮流约束。这种混合模型结合了功率和电流型潮流方程的优点:对于零注入功率节点,该模型具有电流型潮流方程一阶导数为常数、二阶导数为0的特点,从而使雅可比矩阵和海森矩阵更容易计算;对于非零注入功率节点,该模型也比电流型潮流方程更好处理。该模型特别适合非线性预测 — 校正内点法的最优潮流,多个大规模算例测试证明该模型收敛性更好,计算效率更高,尤其适合求解含较多零注入功率节点的大规模电力系统最优潮流问题。     

基于混沌粒子群优化方法的电力系统无功最优潮流

针对电力系统无功最优潮流问题，提出一种混沌粒子群优化（CPSO）方法，以克服粒子群优化(PSO)方法容易早熟而陷入局部最优解的缺点。该方法结合混沌变量良好的遍历特性及混沌优化的特点，对即将重合而引起搜索能力下降的粒子赋予混沌状态搜索，其余粒子仍以常规PSO方法搜索，从而提高PSO方法的寻优性能。通过对IEEE 6,IEEE 14,IEEE 30和IEEE 118测试系统无功最优潮流问题的计算及分析，表明CPSO方法具有很高的搜索效率和诱人的应用前景。     

基于非线性内点法的安全约束最优潮流:(一）理论分析

提出了一种考虑多预想事故的安全约束最优潮流内点算法。分析了多预想事故下安全约束最优潮流模型的构建及控制变量的划分。直接应用一类基于扰动KKT（Karush-Kuhn-Tucker）条件的非线性路径跟踪内点理论来设计这一大规模非线性规划问题的解法。对算法核心———简约KKT系统进行了深入的结构分析，导出一种由4×4块元素构成，按预想事故分块对角排列，类似节点导纳矩阵结构的修正系统稀疏结构。简约系统的维数仅取决于等式潮流方程的个数，每次迭代的计算规模稍大于同时求解基态和 c个起作用预想事故牛顿潮流迭代的8倍。     

统一潮流控制器的非线性控制和对电力系统稳定性的改善

首先考虑UPFC装置与电力系统串联和并联的两部分之间耦合直流电容的动态，建立了具有UPFC的输电系统的动态数学模型。在此基础上，对UPFC的4个控制变量进行分析，提出了控制变量m₁,m₂和φ₁的线性控制规律，并运用基于微分几何理论的仿射非线性系统反馈精确线性化和动态反馈原理及方法，得到了控制变量φ₂的非线性最优控制律的解析表达式，从而提出了UPFC的线性与非线性最优混合控制策略。控制策略的测量量均可本地化，以利于工程应用。仿真结果表明在文中所给出的非线性控制器作用下，UPFC能有效地改善电力系统的动态品质和暂态稳定性。     

UPFC潮流控制与优化的研究

FACTS对电力系统暂态的控制作用已被广泛认可，但对稳态方面的作用仍需要进一步的研究。文中基于功率注入法，建立了统一潮流控制器（UPFC）的稳态模型，分析了UPFC的潮流控制特性，同时通过三维立体图像形象地显示出UPFC的控制范围。基于该模型，UPFC的潮流控制研究可转化为一个优化问题的求解。通过求解最优潮流问题可得到UPFC所在支路的传输功率、系统发电费用和系统网损。IEEE-14和IEEE-30节点系统的优化结果表明：UPFC对系统局部范围内的潮流有相当大的调节作用，但对于系统范围内的经济性目标却作用有限。这说明UPFC稳态控制能力依赖于系统的运行目标，因此UPFC在稳态下的最佳控制策略应该是与相应运行方式相结合的区域目标下的优化控制。该结论对UPFC的选址也有一定的参考价值。     

统一潮流控制器的非线性控制

通过独立控制线路的有功和无功功率，统一潮流控制器（UPFC）能够大大提高线路的传输能力。为实现这一目标，装置需要尽可能快的动态响应速度和稳定性。文中提出一种适用于UPFC装置的非线性控制策略，该控制器的理论分析基于同步旋转坐标系，充分考虑了UPFC模型的非线性特点，采用反馈精确线性化的方法进行分析。在此基础上设计得到的控制器较之传统的PI控制和解耦控制策略具有更好的稳定性和更快的动态响应。在EMTDC/PSCAD平台下的仿真结果验证了这种控制策略的优越性能。     

基于SSSC的电网潮流计算

基于静止同步串联补偿器(SSSC)静态模型,将SSSC对网络的影响转化为节点等效注入功率,推导节点注入功率与SSSC控制参数的关系。根据给定功率控制目标建立新的状态方程,提出了一种在给定功率控制目标条件下含SSSC网络的潮流算法。该方法在计算过程中不修改原有网络的节点导纳矩阵,只在原有网络潮流方程的基础上,选取新的状态变量,将SSSC对网络的影响转移到对潮流方程的修正中去,并通过算例验证了该方法的有效性。     

一种恢复最优潮流可行性的实用方法

最优潮流无解时,以往只能凭借经验和反复调试才能恢复其可行性。文中提出了一种最优潮流的扩展模型来恢复最优潮流的可行性。在等式约束和不等式约束中加入松弛变量,并在目标函数中加入相应的惩罚项,采用改进的原对偶内点法来求解。算例仿真的结果表明:当原问题可行时,该模型可以收敛到原问题的最优解;当前约束或者控制变量越界导致原问题无解时,可以自动到更大的可行域内寻优,快速得到近似解,并且可以明确指出导致原问题无解的关键约束,从计算结果中可以方便地得到调整的措施,即调整有功、无功补偿量或者安全约束指标。改进的算法在各种情况下都有很好的收敛性。与其他模型和方法的比较说明了该模型和算法的优越性。该方法可以在多个方面得到实际应用。     

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。     

基于变分模型的动态最优潮流新算法

为解决传统动态最优潮流（DOPF）算法中计算速度和计算精度之间的矛盾，建立了电力系统DOPF的变分模型，推导了该变分模型的最优性条件。在此基础上提出了一种基于Radau配置法的DOPF求解新算法。该算法具有计算量小、计算精度高等特点。对某实际系统的分析结果表明算法能够满足在线运行的需求。     

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。     

基于非线性内点法的安全约束最优潮流:（二）算法实现

提出一种考虑多预想事故的安全约束最优潮流内点算法实施方案。讨论了预想事故集中，起作用预想事故的监视与强制策略及不可行预想事故的辨识。根据简约KKT（Karush-Kuhn-Tucker）系统的带边列分块对角特殊结构，推导了内点安全约束最优潮流的一种分解协调实施算法。为保证预想事故扫描对安全约束最优潮流的支撑，提出了一种能量管理系统中安全约束最优潮流和静态安全分析模块间的衔接和交互方案。算法在IEEE 14节点等4个系统上，对全部非解列型开断事故进行了大量的计算，结果表明，算法有效、可靠。安全约束最优潮流解与经典最优潮流解在安全性和经济性上的比较则显示了将静态安全约束引入经典最优潮流的必要性。     

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。     

柔性交流输电系统潮流计算中改进的遗传算法

阐述了一种在具有柔性交流输电装置的电力系统中求解最优潮流问题的改进的遗传算法。对两种柔性交流输电装置进行了研究，用于潮流控制的晶闸管控制的移相器和晶闸管控制的串联补偿器在求解过程中，结合最佳交流潮流，用遗传算法通过选择最佳调节状态使总发电成本最低，且使潮流保持在安全极限内。用IEEE 14节点系统进行了测试，证实了其可行性和有效性。     

求解无功优化的内点线性和内点非线性规划方法比较

将内点线性和内点非线性规划算法应用于求解大型电力系统的无功优化问题，并对两种算法的几个关键问题进行了研究，提出了有效的改进措施。根据从14节点到538节点的5个不同规模试验系统的计算结果，在收敛性能、优化结果和计算速度等方面对这两种算法进行了综合评估。