基于凝聚函数的电力系统无功互补优化模型与算法

基于非线性互补函数和凝聚函数提出了一种处理电力系统无功优化问题中离散变量的光滑化模型,并结合现代内点法对模型进行求解。所提方法首先在不考虑离散变量的情况下进行无功优化预计算,快速获取离散变量的两界,并以此构造互补约束条件;然后将互补约束转化为等价的非光滑方程组,并利用凝聚函数进行光滑逼近,从而将无功优化问题转化为一般的非线性规划问题进行求解,有效地解决了求解离散量时存在的时间与精度之间的矛盾。对30至1780节点系统的计算结果表明,该算法计算效率高、收敛性好,在求解含离散变量的大规模非线性规划问题中有很好的应用前景。     

电力系统无功优化的内点非线性互补约束算法

建立了一种含离散变量的电力系统无功优化的非线性互补约束模型,并提出相应的现代内点非线性互补算法。该方法先将变压器抽头和电容器组数等离散变量按连续化处理,进行无功优化计算,快速寻求离散变量的两界;用所得结果作为初始解,以离散变量的两界构造其互补约束条件。该方法有效地解决了传统方法求解离散量存在的时间与精度之间的矛盾,可精确求解无功优化中可调变压器抽头和可调电容器组别。经多个测试系统的计算结果表明,算法具有收敛性好、计算迅速的特点,能有效地解决含离散变量的大规模电力系统无功优化问题,满足在线运行的需要。     

求解离散无功优化问题的精确连续化方法

提出了一种求解离散无功优化问题的新算法。该方法对离散变量进行二进制编码,从而将离散变量转化为若干0-1变量的线性组合,并将二进制变量约束转化为等价的互补约束,再利用非线性互补函数将互补约束转化为等价的非光滑方程,对其进行光滑化处理后,将原问题转化成可微的非线性规划问题,并采用非线性原对偶内点算法求解。此外,还对离散变量编码的原理以及应用原对偶内点法中遇到的求导难点进行了介绍,并通过几个不同规模试验系统的计算分析,验证该方法能有效处理离散变量,而且具有良好的收敛性和精确性。     

基于NCP理论的光滑牛顿法在无功优化中的应用

采用经典的无功优化模型,以系统网损最小为目标函数。依据非线性互补理论,构造NCP函数,将KKT条件中的不等式约束转换为等价的非线性方程,然后用牛顿法求解。用同样的方法来处理离散变量,即构造一个与离散变量的约束条件等价的离散NCP函数,嵌入牛顿法中迭代计算。最后,由经典IEEE系统的计算结果表明：该算法收敛速度与传统方法相当,能有效降低网损,具有大范围收敛性。     

基于改进遗传算法与原对偶内点法的无功优化混合算法

基于改进遗传算法和原对偶内点法提出一种求解无功优化问题的混合算法。首先通过改进遗传算法求解无功优化问题中的离散变量,然后采用原对偶内点法求解与已获得离散变量最匹配的连续变量。在改进遗传算法中采用交叉、变异算子并基于可行域规则处理离散约束,有效提高了混合优化算法的整体寻优效率。在IEEE 118节点系统中的仿真计算结果验证了本文方法的有效性。该方法已应用于福建电网自动电压控制系统中。     

基于Sigmoid函数连续化的电力系统无功优化算法

如何精确、快速地处理离散变量是求解大规模电力系统无功优化问题的关键和难点。提出了基于Sigmoid函数连续化的无功优化模型,并应用现代内点法进行求解。所提方法先将离散量当作连续量处理,进行无功优化计算,快速寻求离散变量的激活点;再以所得的结果作为初始解,引入Sigmoid函数对离散变量进行连续化处理,实现精确快速求解含离散变量的电力系统无功优化问题。大量仿真计算结果表明,所提方法具有良好的收敛性和计算效率,对求解大规模系统无功优化问题具有很好的应用前景。     

离散粒子群与内点法结合的电力系统无功优化

基于离散粒子群优化算法与内点法,提出了一种新颖的混合策略来求解电力系统无功优化问题：不考虑无功优化中的离散约束,采用内点法求解得到初始解;根据优化变量的不同性质将无功优化问题分解为离散优化和连续优化2个子问题,并采用离散粒子群优化算法和内点法交替求解,使两者的优化结果互为基础、相互利用,从而保证了混合策略的整体寻优效率。以IEEE30和IEEE118节点作为试验系统,与常规的离散优化算法做比较,验证了该算法的正确性和有效性。     

离散粒子群与内点法结合的电力系统无功优化

基于离散粒子群优化算法与内点法,提出了一种新颖的混合策略来求解电力系统无功优化问题:不考虑无功优化中的离散约束,采用内点法求解得到初始解;根据优化变量的不同性质将无功优化问题分解为离散优化和连续优化2个子问题,并采用离散粒子群优化算法和内点法交替求解,使两者的优化结果互为基础、相互利用,从而保证了混合策略的整体寻优效率,以IEEE30和IEEE118节点作为试验系统,与常规的离散优化算法做比较,验证了该算法的正确性和有效性.     

基于蚁群算法和内点法的无功优化混合策略

基于蚁群优化算法与内点法,提出了一种新颖的混合策略来求解电力系统无功优化问题:不考虑无功优化中的离散约束,采用内点法求解得到初始解;根据优化变量的不同性质将无功优化问题分解为离散优化和连续优化2个子问题,并采用蚁群优化算法和内点法交替求解,使两者的优化结果互为基础、相互利用,从而保证了混合策略的整体寻优效率.最后以IEEE30和IEEE 118节点作为试验系统,与常规的离散优化算法做比较,验证了该算法的正确性和有效性.     

基于蚁群算法和内点法的无功优化混合策略

基于蚁群优化算法与内点法,提出了一种新颖的混合策略来求解电力系统无功优化问题：不考虑无功优化中的离散约束,采用内点法求解得到初始解;根据优化变量的不同性质将无功优化问题分解为离散优化和连续优化2个子问题,并采用蚁群优化算法和内点法交替求解,使两者的优化结果互为基础、相互利用,从而保证了混合策略的整体寻优效率。最后以IEEE 30和IEEE 118节点作为试验系统,与常规的离散优化算法做比较,验证了该算法的正确性和有效性。