一种基于混合进化策略的无功规划法

对约束优化问题引入非光滑精确罚函数,并对常规进化策略的方差向量进行了改进,提出了混合进化策略,运用该方法对多目标、非平滑、不可微的无功规划进行了优化研究。结果表明,该策略具有计算稳定,能够以较大的概率求得全局最优解的特点,可用于各种实际工程优化运算。     

一种基于混合进化策略的无功规划法

对约束优化问题引入非光滑精确罚函数,并对常规进化策略的方差向量进行了改进,提出了混合进化策略,运用该方法对多目标、非平滑、不可微的无功规划进行了优化研究。结果表明,该策略具有计算稳定,能够比较大的概率求得全局最优解的特点,可用于各种实际工程优化运算。     

基于DESA算法且含风电接入的配网无功优化

针对配电网无功规划优化的非线性和约束复杂的特点,提出一种DESA混合进化算法进行求解。该算法将DE和SA算法各自的优势相融合,利用DE算法的全局优化特性在解空间探寻全局最优解,利用SA算法的局部最优逃逸能力实现对DE算法不足的补偿。采用IEEE 33节点系统进行仿真分析,验证该方法的可行性和有效性。     

基于聚类的差分进化算法的两阶段最优潮流方法

差分进化算法是一种广泛应用于求解非线性优化问题的全局最优解的元启发式方法,但存在容易找到次优解或近似局部最优解的问题.为此,提出了一种求解高质量局部最优解甚至全局最优解的基于聚类的差分进化算法的两阶段方法,并将该方法应用于电力系统最优潮流问题.所提方法由基于聚类的差分进化算法和局部优化算法组成.第Ⅰ阶段是基于聚类的差分进化算法利用强大的全局搜索能力快速确定包含局部最优解的区域;第Ⅱ阶段是局部优化算法利用局部寻优能力为非线性优化问题高效寻找高质量的局部最优解甚至全局最优解.在一组基准函数上测试了该两阶段优化方法的求解性能,并通过对IEEE 118节点电力系统最优潮流的计算,验证了所提两阶段优化方法的有效性和实用性.     

基于负荷趋势判断的无功优化精细化控制方法及求解策略

针对短期内母线负荷波动导致无功优化控制效果不理想的问题,提出一种无功优化精细化控制方法用于缓解因控制方案滞后而导致的控制不平滑现象,并采用多目标无功优化松弛模型来改善预测控制中可能出现的电压越限和收敛性问题。为了获得最优控制方案,给出一种基于动态搜索策略的多目标混沌差分进化算法,该算法能根据种群中可行解的比例动态调整进化过程中最优解的搜索策略,提高多目标模型Pareto最优前沿的搜索能力和求解效率。IEEE 30标准节点数据仿真结果表明,多目标优化算法在最优解集,外部解收敛性,以及解集的均匀性等方面都好于经典多目标算法;真实电网数据计算表明,精细化控制方法相比传统方法能进一步减小电压偏差和网损,并提高模型的收敛性。     

应用自适应微分进化算法的配电网综合优化

单方面的网络重构或无功优化均不能实现最大程度的配电网优化,因此需要将两者综合考虑,为此提出了基于微分进化算法的配电网综合优化算法。为与无功优化的整数编码方式统一,网络重构采用编码长度最低的环路支路整数编码方式,以将网络重构和无功优化同时引入进化过程。同时将自适应变异及进化参数调整策略引入进化过程,以在确保获得最优解的同...     

配电网络电容器优化投切的制约进化策略

针对传统进化规划方法寻优效率低的问题,提出了配电网络电容器优化投切的制约进化策略.利用配电网络物理规则求得投切点无功补偿容量调节范围,用于约束解的产生和进化,缩小寻优空间.通过在解空间中心点附近合理配置初始点,避免初始解不可行.采用小种群多代进化方式,避免求解过程产生大量不可行解.最后选择适合电容器优化投切问题的随机动态步进方式,在寻优的不同阶段,采用不同的步长,使优化效果和效率得到明显改善.使用制约进化策略对不同的配电系统进行分析,结果表明:制约进化策略在保证优化精度的同时,具有更高的优化效率,可以适应在线应用.     

含维变异的量子粒子群算法在无功优化中的应用

量子粒子群优化算法(QPSO)避免了粒子群算法(PSO)不能保证收敛到全局最优解这个缺点,认为粒子具有量子的行为,并且可以在整个可行解空间进行搜索。无功优化问题是带有离散变量的非线性、不连续、多约束、多变量的复杂优化问题。本文考虑到优化过程中避免陷入局部最优,应用含维变异QPSO算法并结合动态调整罚函数的方法来解决无功优化问题。并对标准IEEE-30节点系统进行仿真计算,并与QPSO、PSO、GA算法进行了比较,表明该算法能够获得更好的全局最优解。     

基于改进遗传模拟退火算法的电网无功优化

电网无功优化问题是一个多变量、多约束的混合非线性规划问题,其操作变量既有连续变量又有离散变量,优化过程复杂繁琐.遗传算法是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种自适应的全局优化搜索算法,可用于解决含有离散变量的复杂优化问题.针对传统遗传算法的收敛速度慢,易陷入局部最优解等缺陷,提出一种基于遗传模拟退火思想求解电力系统无功优化的新算法,并引入灵敏度分析,对基本遗传算法的编码、初始种群、适应度函数和交叉、变异策略等进行改进.使用本文算法对IEEE14节点进行优化计算,仿真结果证明了本文模型和算法的实用性、可靠性和优越性.     

负荷分配问题的最陡增/减变量对寻优法

机组的经济目标函数以多段或二次项系数小于零的单段二次函数表示时，负荷分配问题就呈现出非凸、非线性特性，给高效求取全局最优解或具有较高性能的局部最优解带来了较大困难。该文提出了一种最陡增／减变量对寻优法，此方法每次迭代过程只有两个变量(变量对)发生变化，其中一个增大，另一个进行同等量值的减小，增/减的步长按照一定的规则动态控制，并确保满足约束条件；同时，从原目标函数关于增，减变量对的偏导数和最小的变量对中动态地选择变量对，以确保每次迭代都能够按照使原目标函数最陡下降的变量对方向进行。此方法可快速求得凸二次规划问题的全局最优解和非凸二次规划问题的局部最优解。进一步地，该文结合问题的特点引入一种简捷的进化策略，使最陡增／减变量对寻优法在进化规划的框架下获得了能够求得非凸二次规划问题全局最优解的能力，并在很大程度上保留了原方法快速寻优的优点。算例表明，该文方法和策略为非凸二次规划负荷分配问题提供了一种高效实用的分析工具。     

基于混沌优化和BFGS方法的最优潮流算法

将混沌优化与拟牛顿法中的BFGS方法相结合，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内在的遍历性、随机性和规律性等特点，跳出局部最优解，接 近最优点；同时，利用BFGS方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。     

求解离散无功优化的非线性原-对偶内点算法

针对无功优化计算中离散变量和连续变量共存问题,提出用直接非线性原一对偶内点法内嵌罚函数的新算法。通过对几个不同规模试验系统计算分析,并与Tabu搜索法求得的结果比较,证明了该方法是有效的,而且在计算速度、收敛性和优化精度上都优于Tabu搜索法。这使内点法在解决非线性混合整数规划无功优化的有效性和实用性方面更进了一步。     

基于风险管理的电力市场安全服务定价

从风险管理理论与公共物品理论的角度对电力市场的安全问题进行了再认识,指出电力市场的安全实质是个风险性质的问题,可以用风险管理的方法来管理电力市场的安全,同时电力市场的安全服务还具有公共物品的性质,可以用类似社会保险的方式来统一负责提供电力市场的安全服务,并基于安全性与经济性的优化平衡来确定最优的安全服务价格（保费）。     

电力系统NP难问题全局优化算法的研究

通过对现有的NP难问题求解方法的分析,结合非确定性图灵机理论,提出基于随机化技术的方法是求解NP难及NP完全问题惟一有效途径的猜想。在现有的随机化方法中具有多点搜索特性的遗传算法具有最强的全局搜索能力,其局部精细寻优能力差的缺陷应通过专门的局部优化算法来补偿,即利用具体问题的特点开发面向问题的遗传算法。提出了开发新的高效全局优化算法的指导思想：多点随机化全局搜索策略 面向问题的局部寻优算法=最有效的全局优化算法。     

利用白噪声激励实现多机系统电力系统稳定器的优化与协调

提出了一种利用白噪声作为激励实现多机电力系统稳定器（PSS）协调优化的方法。这种方法可以在保留系统所有非线性特性的条件下,同时优化多个发电机的PSS参数,减小被白噪声激励系统的目标函数值,提高系统阻尼,从而避免了针对某一频率设计PSS参数时的局限性。实例仿真结果表明,在电力系统运行条件变化的很大范围内,运用这种方法设计的PSS都可以提供较好的阻尼。     

基于小生境技术改进遗传算法在供电网规划中的应用

通过对遗传算法过早收敛原因的分析,认为遗传算法出现过早收敛主要与问题解的分布状况、种群个体的分布情况及遗传算子的应用有关,提高算法全局收敛性能的核心就是使算法科学的处理种群多样性及最优解信息搜索策略。结合小生境进化共享思想,形成一种旨在提高遗传算法全局收敛性、求解全局最优解的遗传算法,并将之用于多目标电网扩展规划中。对Gaver-6节点网络进行了规划,仿真结果证明了这种算法的有效性。     

考虑线路被选概率的电网灵活规划方法

采用多场景方法求得未来多种可能负荷场景下的电网最优规划方案,得到各条待选线路在每种场景下的被选情况;然后根据各种场景可能出现的概率,提出了待选线路被选概率的概念,根据电网可靠性要求和线路被选概率的大小选择各条待选线路,形成一种具有较好适应性的电网灵活规划方案。     

电力系统动态安全调度新算法

提出了一种动态安全调度新算法。基于最大相容集的概念，从暂态稳定控制的工程背景出发，将可行域为空的动态安全调度优化问题扩展为在其最大相容集簇上的寻优问题。并将其转换成一个混合整数规划模型，解决了动态安全约束过强导致优化问题不可行及预防控制的经济代价过高等困难。试验算例证实了模型和方法的有效性，根据动态安全调度特点探讨了今后的研究方向。     

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。     

考虑柔性约束的电网规划方法

提出了柔性约束规划这一新的规划思路,即根据电网的实际情况,允许电网的一些线路在Ｎ－１的情况下出现一定的过负荷,以获得可观的经济效益,并使多种规划方法相互配合成为可能。建立了柔性约束规划的数学模型,并运用遗传算法进行求解。与传统规划方法相比较,说明了其经济性和可行性。