基于滤波协同状态转移的动态无功优化方法

针对电力系统动态无功优化(dynamic reactive power optimization,DRPO)约束条件繁多,难以直接解决的问题,本文提出了一种基于滤波协同状态转移(filter collaborative state transition algorithm,FCSTA)的动态无功优化方法.本文首先对DR...     

计及控制设备动作次数约束的三阶段动态无功优化算法

为了避免控制设备频繁操作,动态无功优化模型需考虑无功补偿装置投切开关及变压器抽头的允许动作次数约束。但是,动态无功优化属于大规模、多时段、强耦合的混合整数非线性规划问题,对其直接求解是困难的。建立了以有功网损最小为目标函数的动态无功优化模型,并提出一种实用的三阶段动态无功优化算法,该算法的核心是一种具有多项式计算复杂度的前推-回推式动态规划算法。将计及控制设备动作次数约束的动态无功优化问题的求解分解为多个时间断面的连续无功优化计算、理想无功补偿装置无功补偿功率曲线和变压器变比曲线的阶梯化以及在确定各个时段的无功补偿容量和变压器变比情况下的连续无功优化计算3个阶段。对IEEE 30节点系统和某实际区域电网进行测试,结果验证了所提算法的合理性和实用性。     

电力系统无功优化问题研究综述

无功优化是电力系统安全经济运行的核心问题之一，它的目标是在满足约束条件的前提下，使系统的某个指标或多个指标达到最优，在现代化的能量管理系统（EMS）中占有重要地位，从优化方法的角度出发，介绍了现行的多种无功优化问题的解决途径，特别列出一些新兴的方法，同时指出了各种方法的优势与弱点，较全面地反映了这一科研领域的发展现状。     

基于解耦内点法与混合整数规划法的区域电网动态无功优化算法

动态无功优化在提高电网电压质量、降低网损和减少离散调压设备日动作次数方面具有重要作用,在数学上它是一个含绝对值约束的多时段大规模非线性混合整数规划问题,其高效求解是一个难题。为此,提出了一种基于解耦内点法和混合整数规划的动态无功优化两阶段算法。第1阶段,利用sigmoid函数处理绝对值约束以实现原模型的连续化,采用解耦内点法思想构建KKT修正方程的对角带边结构,实现了模型的时段分块解耦高效求解;第2阶段,将原模型在当前连续解附近线性化,构建涉及原模型所有约束条件的混合整数线性规划模型,由此决策出离散无功控制设备的优化解。通过某地区26节点的算例仿真,验证了本文算法的有效性。     

电力系统无功优化问题研究综述

无功优化是电力系统安全经济运行的核心问题之一 ,它的目标是在满足约束条件的前提下 ,使系统的某个指标或多个指标达到最优 ,在现代化的能量管理系统 (EMS)中占有重要地位。从优化方法的角度出发 ,介绍了现行的多种无功优化问题的解决途径 ,特别列出一些新兴的方法 ,同时指出了各种方法的优势与弱点。较全面地反映了这一科研领域的发展现状。     

电力系统无功优化算法综述

简要介绍了电力系统无功优化的发展历史及无功优化的各种算法,通过比较指出了各种方法的特点。较全面地分析了电力系统无功优化的发展现状,并对以后的研究动态进行了预测,提出了利用混合策略发展的新思路。     

电力系统模糊无功优化的建模及算法

考虑了电力系统不确定性及模糊因素的存在,建立了含多个等式与不等式约束的多目标模糊无功优化模型,使用函数联接网络（FLN）确定及细调隶属函数,并采用遗传算法搜索全局最优解。最后用IEEE－6节点系统验证了该模型及算法的有效性。     

电力系统无功优化的模型及算法的综述

电力系统无功优化是一个非连续、复杂的、混合非线性优化问题。到目前为止,尚无一种切实可行、快速完善的无功优化方法。本文介绍了目前无功优化问题所使用的各种模型,并从算法的角度出发,介绍了现行的多种无功优化问题的方法,同时指出了各种方法的优势与弱点,较全面地反映了这一科研领域的发展现状。     

电力系统无功优化算法综述

为全面概括电力系统无功优化算法研究的现状、取得的成果和存在的不足,介绍了通用的无功优化模型,总结了多种目前电力系统无功优化中常用的传统优化算法和人工智能优化算法,包括线性规划法、非线性规划法、动态规划法、现代启发式搜索方法、专家系统等。对每种算法的原理和优缺点进行了分析,并针对列出的每种基本优化算法存在的缺陷,介绍了几种改进的优化算法。最后,介绍了几种效果良好的混合优化算法,并对未来无功优化研究的方向提出了建议。     

基于改进AFSA算法的电力系统无功优化

将人工鱼群算法（AFSA）应用到电力系统无功优化问题的研究中,建立了相应的优化模型。为提高AFSA的搜索能力,对AFSA进行了改进,在算法中加入了生存机制、竞争机制。对IEEE6、14节点系统的仿真计算结果表明了算法的有效性。     

基于改进遗传算法的电力系统无功优化

遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法,可用于求解包含离散化变量的复杂优化问题,文章将遗传算法应用于电力系统无功优化,并对常规遗传算法的编码方式、遗传算子以及终止判据等方面进行了改进,算法对IEEE 6、IEEE 30节点系统进行了无功优化计算,结果表明该改进遗传算法应用于无功优化是合理可行的.     

基于改进遗传算法的电力系统动态无功优化研究

建立本文了所用到的动态无功优化数学模型,然后对基本遗传算法进行改进,并应用IEEE30节点系统进行了验证。利用改进算法针对电力系统动态无功优化问题进行仿真。仿真结果表明该算法提高了电压合格率,更加合理分配动作设备动作时刻,实现了电网优化的实时性。     

基于改进免疫算法的电力系统无功优化

在克隆选择原理的基础上提出了一种改进的免疫算法用于求解电力系统无功优化问题。该算法在上一代最优抗体的基础上,构造了一个较小的细胞克隆半径和一个较大的高频变异半径,即通过一个较小邻域范围和一个较大邻域范围的并行搜索,使该方法在加强对问题局部搜索的同时兼顾了全局搜索,有效地提高了算法的收敛速度和精度。通过对马尔可夫链的分析,证明了该算法的全局收敛性。对无功优化问题中离散变量的处理,提出了一种简单的“切割”技术,仅在适应值评估时对优化的离散变量进行“切割”。最后,对标准IEEE30节点系统和一个实际的118节点系统进行仿真,结果表明,该算法具有最优解质量高、收敛特性好的优点,有较强的实用意义。     

基于改进微分进化算法的电力系统无功优化

提出了一种改进的微分进化算法求解电力系统无功优化问题。在进化过程中，该算法根据进化情况采用动态参数调整机制提高算法的搜索效率，并且对种群重叠状况进行实时监视，对重叠个体利用混沌搜索策略来进一步提高算法的全局寻优能力。通过对IEEE 6、IEEE 30、IEEE 118标准测试系统及某地区实际系统的无功优化问题计算及结果分析表明，文中提出的改进微分进化算法高效、且全局寻优能力强。     

基于改进小生境遗传算法的电力系统无功优化

针对电力系统无功优化问题,提出一种改进小生境遗传算法来克服小生境遗传算法中小生境难以确定的不足,改善遗传算法容易陷入局部收敛和早熟的缺点。通过模糊动态聚类分析方法实现小生境群体的划分,然后利用适应度共享技术对小生境内个体适应度进行调整,以提高全局寻优能力。提出和运用隔代小生境共享机制、最优个体邻域搜索及保留策略等以提高算法的计算速度和收敛速度。通过对IEEE 57节点测试系统进行无功优化计算及结果分析,说明所提出算法的全局搜索能力强、效率高,能得到较好的结果。     

基于改进克隆选择算法的无功优化

提出一种改进克隆选择算法解决无功优化问题。该算法采用分级的变异策略,对每一代种群中的抗体按亲和力进行分级,根据等级确定变异范围和变异率:较低等级中的抗体(较优秀抗体)采用小范围、小变异率进行变异,较高等级中的抗体(相对较差的抗体)采用大范围、大变异率进行变异,兼顾算法的局部和全局搜索能力;结合均匀设计原理构造初始种群,与随机分布相比,在同样规模下,具有更好的种群多样性,且以较大的概率在全局最优解附近存在抗体,避免陷入局部最优解,提高算法的收敛速度;对IEEE 30节点系统进行仿真,结果表明:该算法具有解的质量高、收敛性能好等优点。     

基于改进遗传算法的无功优化

改进传算算法是近年来被广泛应用于电力系统无功／电压优化的一种新型的优化算法。对传算算法中的变异操作进行改进,根据无功优化问题的特点,提出编码串尾部占优的变异的方法。结合启发式方法进行大系统无功优化,计算结果表明有利于实现无功的分层平衡,减少网损。