基于粒子群算法与内点算法的无功优化研究

提出了基于改进粒子群算法和预测-校正内点法的解耦无功优化算法。通过引入时代因子和邻近变异策略,同时采用分段处理方法对粒子群算法进行改进。运用预测-校正算法替代原-对偶内点,使得在内点法寻优过程中的迭代步长加大,同时避免寻优过程中振荡的出现。将改进粒子群算法和预测-校正内点算法分别用于无功优化的离散优化和连续优化子问题。将所提出的方法应用于IEEE30节点和IEEE118节点的系统。算例表明：与采用传统粒子群算法和原-对偶内点算法的混合无功优化相比,提出的方法在计算速度和优化效果方面都具有明显的优势。     

基于粒子群算法与内点算法的无功优化研究

提出了基于改进粒子群算法和预测-校正内点法的解耦无功优化算法.通过引入时代因子和邻近变异策略,同时采用分段处理方法对粒子群算法进行改进.运用预测-校正算法替代原-对偶内点,使得在内点法寻优过程中的迭代步长加大,同时避免寻优过程中振荡的出现.将改进粒子群算法和预测-校正内点算法分别用于无功优化的离散优化和连续优化子问题.将所提出的方法应用于IEEE30节点和IEEE118节点的系统.算例表明:与采用传统粒子群算法和原-对偶内点算法的混合无功优化相比,提出的方法在计算速度和优化效果方面都具有明显的优势.     

电力系统无功优化的原对偶内点算法及其应用

以电力系统中电压无功优化的非线性规划模型为基础,采用原对偶内点算法进行全局寻优;并在此基础上提出了一种预测校正方法,该方法通过协调解的最优性及可行性之间的关系提高算法的收敛性。对IEEE14节点和IEEE30节点系统的分析表明,带有预测校正方法的原对偶内点算法较单纯的原对偶内点算法所需迭代次数少,计算速度快,收敛性好。     

基于内点算法的电压校正控制

电力系统的实际运行中可能存在某些状态变量的越限，在线运动的无功／电压控制软件必须首先满足运行安全要求，保证电压在其合格范围内，并进一步在电压安全的基础上降低有功损耗。通过将越限约束转化为等式约束，推导了进行电压越限校正的原－对偶内点算法。求解目标函数为控制变量运作次数量少的优化问题得到电压校正控制。并针对控制变量的选取，违限约束校正方法问题进行了分析。实际计算表明，可以有效地降低问题规模，减少校正控制次数。     

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.     

一种求解无功优化的支路追加内点法

在传统内点法的基础上,提出了一种求解无功优化的支路追加内点法——将线路和变压器模型整合为统一的支路模型;采用支路追加方式来实现内点法中雅克比矩阵和海森矩阵的求解;将优化模型中目标函数与等式约束的求导过程合并。通过以上改进措施,有效地降低了无功优化的公式推导和编程工作量,提高了算法的效率。最后通过IEEE14、IEEE30和IEEE118等系统的仿真计算,验证了该算法的快速性和有效性。     

电力系统无功优化的改进内点算法

提出一种采用改进的原-对偶仿射尺度内点法求解无功优化问题 的线性规划模型, 该算法对迭代初始点的 选择要求不严,不需要保证寻优过程沿着原-对偶路径,但仍能 收敛 于最优解。对Ward & Hale 6节点、 IEEE 14节点和IEEE 30节点系统分别进行的无功优化计 算结果表明,此算法具有稳定的收敛性能。     

基于遗传算法和内点法的无功优化混合策略

基于遗传算法与内点法，文中提出了一种新颖的混合策略来求解无功优化问题：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，将原无功优化问题分解为离散优化和连续优化2个子问题，并采用遗传算法和内点法交替求解。在遗传迭代的不同阶段，针对种群个体的不同特点，分别对遗传算法和内点法的具体实施方案进行了动态调整，使两者的优化结果互为基础、相互利用，保证了混合策略的整体寻优效率。IEEE30和IEEE118节点系统的仿真计算结果表明：与其他混合算法相比，该混合策略在计算速度和优化效果方面都具有明显的优势。     

基于预测-校正原对偶内点法的无功优化新模型

在有载可调变压器模型中引入虚拟节点，并通过该节点的电压来表示理想变压器对功率、电压的转换关系，由此在直角坐标系中建立了无功优化问题的二阶新模型。该新模型的海森矩阵是精确的常系数矩阵，在内点法迭代过程中只需要计算一次，从而缩短了每次迭代的计算时间。利用AMD算法对内点法修正方程的系数矩阵进行节点优化编号，减少了其LU分解所产生的注入元。通过存储海森矩阵的非零元素值、其行、列号及对应的拉格朗日乘子编号，提出了一种新的非零元素存储方式，极大地减少了海森矩阵与乘子线性组合的计算量。基于节点数从14到1338的7个测试系统进行了仿真计算，结果验证了所建模型与方法的正确性与有效性。这种建立模型的思想还可以应用到需要计算海森矩阵的动态无功优化、最优潮流以及状态估计等问题的算法中，以提高其计算速度。     

地区电网无功优化算法研究

地区电网无功优化问题是连续变量和离散变量共存的非线性规划问题.如何适当处理连续变量和离散变量共存关系到最终优化的结果和算法收敛的速度.提出一种基于扰动KKT条件的原始-对偶内点法和遗传算法相结合的方法应用于地区电网无功优化问题的求解,能充分利用内点法和遗传算法的优点,通过算例表明该方法的有效性.     

基于内点法和改进遗传算法的无功优化组合策略

提出了一种求解无功优化问题的组合策略,该策略将无功优化问题分解为连续优化和离散优化2个子问题,分别用预测–校正内点法和改进遗传算法进行求解。考虑到实际电网在进行无功优化控制时,发电机是主要的调节手段,先不考虑离散变量的约束,采用预测–校正内点法优化连续变量;然后保持连续变量不变,用改进遗传算法优化离散变量;再返回到连续优化阶段,如此交替求解。当出现相邻的连续优化阶段和离散优化阶段网损变化的差值小于设定值时,停止优化。IEEE14、30、57、118节点系统的仿真结果表明,该策略比其它组合算法在收敛性和计算效率上更具优越性。     

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.     

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.     

基于多预测校正内点法的WLAV抗差状态估计

针对预测-校正内点法(predictor-corrector primal-dualinterior point method,PCPDIPM)加权最小绝对值状态估计(weighted least absolute squares,WLAV)可能发生校正方向指向错误方向的不足,提出一种基于多预测-校正内点法(multiple PCPDIPM,MPCPDIPM)的WLAV抗差状态估计算法。该算法在PCPDIPM的基础上,通过多次校正,对中心参数动态估计,并采用2阶段线性搜索法确定校正方向在总的牛顿方向中的最优比重,从而保证迭代点向中心轨迹靠拢。最后,通过IEEE算例仿真和我国某省网的测试结果验证了所提方法的有效性。与含不良数据辨识功能的加权最小二乘状态估计相比较,所提方法的收敛速度及抗差能力具有明显的优势。     

基于改进内点法的区域电网无功优化

介绍了内点法的分支原对偶路径跟踪法,并针对某区域电网的无功电压现状,建立以网损最小为目标函数,并兼顾电压质量最好进行无功优化,有效降低了系统的有功网损,同时电压质量也得到提高。该优化方法对于大规模电网的无功优化具有一定的指导意义。     

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。     

无功优化内点法中非线性方程组求解规律研究

在有功调度方式给定的前提下用最少变量组建立无功优化模型,用非线性原–对偶内点法求解该模型。根据求解规律和无功优化的特点,在由K-K-T条件构成的非线性方程组的求解过程中,构建由电力系统状态变量和等式约束对应的乘子组成的线性结构,该结构类似牛顿法极坐标形式的潮流计算格式,间接地将不等式约束转化到等式约束中,对求解问题的规模及实时性有良好的适应能力。算例结果证明了该方法的有效性。     

用于电力系统无功优化的内点法与遗传算法的比较研究

通过在线无功优化，降低网损、保证电压质量，对供电企业的经济运行是非常必要的。本文就在线无功优化的特点，结合无功优化方法中比较具有代表性且差异较大的两种方法——内点法和遗传算法进行研究和比较，针对解决在线无功优化问题提出一种新思想：内点法和遗传算法相混合的算法。     

基于预测—校正内点法的WLAV输电网参数估计

针对基于加权最小二乘法(WLS)参数估计难于处理不良数据且数值稳定性差的不足,提出加权最小绝对值(WLAV)参数估计方法。在原对偶内点法(PDIPM)的基础上,通过每次迭代中增加预测—校正两步的少许计算量,利用2阶信息对中心参数动态调整,保证解的迭代过程高阶逼近中心路径,从而减少了迭代次数,节省了计算时间。结合输电网参数估计法,利用WLAV估计出不良数据和可疑支路的运行状态,使抗差、参数估计和拓扑结构辨识在计算中一次完成。最后,对IEEE标准系统和国内某省级电网进行参数估计试验,与含不良数据辨识的WLS方法进行比较。     

基于原-对偶内点法的区域电网无功能力评估

提出了区域电网无功能力的概念,定义了无功能力指标,建立了评估区域电网无功能力的数学模型.模型中考虑了电压稳定性、节点电压水平、热稳定等安全约束条件,并用原一对偶内点法求解.通过对IEEE 30节点和IEEE57节点样本系统的仿真,证明了该方法的有效性和正确性.