基于群搜索算法的电力系统无功优化

为了提高电力系统的运行效率和经济性能,用群搜索优化算法(Group Search Optimizer)对电力系统各控制变量进行合理配置,以此减少电力系统无功损耗。群搜索优化算法是一种新兴的群智能优化算法,该算法把群成员分为发现者、追随者和游荡者三种,其中游荡者的位置随机选定,这有效地避免了其他算法容易陷入局部最小值问题。选定电力系统中无功投入量、电压变比、发电机端电压等作为控制变量,通过群搜索优化算法对控制变量进行迭代计算和潮流计算,最终计算出最小的网络损耗及其对应的控制变量值。最后用Matlab7.6对IEEE-14、30节点系统进行仿真,并与其他群智能优化算法进行对比,结果显示,群搜索算法的收敛较快且稳定,最终证明了群搜索算法对无功优化的优越性。     

无功优化分解协调计算的节点分区方法

无功优化分解协调算法中,根据电压-无功灵敏度对电力系统进行分区,使得各区域节点间电压无功耦合最弱,这样有利于提高该算法的计算效率和实用价值。求出正常运行状态下的节点间电压-无功灵敏度,应用阀值搜索分区算法对系统节点进行分区,用节点分裂法将系统分解为几个较小规模的子网络。IEEE118节点系统和两个实际系统（538节点和1133节点）的无功优化计算表明,该分区算法能改善算法的收敛性,从而提高其计算效率。     

无功优化分解协调计算的节点分区方法

无功优化分解协调算法中,根据电压-无功灵敏度对电力系统进行分区,使得各区域节点间电压无功耦合最弱,这样有利于提高该算法的计算效率和实用价值.求出正常运行状态下的节点间电压-无功灵敏度,应用阀值搜索分区算法对系统节点进行分区,用节点分裂法将系统分解为几个较小规模的子网络.IEEE118节点系统和两个实际系统(538节点和1133节点)的无功优化计算表明,该分区算法能改善算法的收敛性,从而提高其计算效率.     

基于改进蜉蝣算法的一种新型无功优化补偿方法及其应用

基于改进的蜉蝣算法提出了一种电力系统新型无功优化计算方法。首先以电力系统有功网损最小为目标函数,选择发电机端电压、可调变压器分接头以及并联静止电容器组数为控制变量,建立了无功优化的数学模型;提出将新型群搜索智能优化算法蜉蝣算法引入到无功优化问题中;针对基础蜉蝣算法易陷入局部最优解的缺陷,提出优化基础蜉蝣算法,将Levy飞行以及随机惯性权重系数引入蜉蝣算法的位置更新策略中,提高蜉蝣算法的全局搜索能力。最后,以IEEE30节点系统为测试对象,证明了改进的蜉蝣算法在电力系统无功优化问题中的有效性及优势。     

基于多目标决策协调进化算法的电力系统无功优化

在传统无功优化模型基础上,建立了以系统有功网损、静态电压稳定裕度、电压偏差、无功补偿容量和发电机发电成本的多目标无功优化模型。采用多目标决策协调进化算法对电力系统无功进行优化,将多目标决策协调算法与群体进化理论有机结合起来,在有限的群体内对每个个体按协调算法进行排序,以提高优化方法的有效性。通过Matlab7．0编程对IEEE30和IEEE14节点算例系统进行计算。计算结果表明,该方法具有系统网损、电压偏差及无功补偿容量小、发电机发电成本低和系统稳定裕度高的特点。     

含最优乘子的连续潮流算法和奇异值算法的电压静态稳定分析软件开发

介绍了一种适用于大型电力系统的电压静态稳定分析软件的研制及其结构和功能。该软件采用最优乘子和连续潮流相结合的算法以及奇异值算法计算分析系统的电压静态稳定裕度。在算法中采用了节点优化、矩阵稀疏化技术;考虑了发电机约束;引入了负荷模型和电压无功控制策略模拟实现系统情况。实例计算表明该软件实用功能强、使用方便、计算速度快、计算结果合理。     

三目标混合骨干粒子群算法的电力系统无功优化

电力系统无功优化通常以降低有功网损和减小电压偏移为目标,建立了综合考虑有功网损和电压偏移最小及电压稳定裕度最大的三目标无功优化模型。首次引入混合骨干粒子群算法用于解决电力系统无功优化问题。该算法利用关于粒子个体极值和全局极值的高斯分布对粒子位置进行更新,再通过K-均值聚类的方式,引入单纯形法对有代表性的粒子进行单纯形搜索,使算法既能够具备较强的全局搜索能力,又能够提高收敛速度和精度。将该算法和其他算法应用于IEEE-14节点系统中进行无功优化,通过数据的计算和比较,结果验证了该模型和算法用于解决多目标电力系统无功优化问题的优越性和实用性。     

纵横交叉算法在无功优化中的应用

电力系统无功优化是一个多变量、多约束、非线性的复杂寻优问题,针对现有群智能算法在无功优化中容易陷入局部最优的不足,提出了一种全新的算法——纵横交叉算法(CSO),并将该算法应用到电力系统无功优化中。CSO算法由于双搜索机制的存在,扩大了搜索空间,大大增强其全局搜索能力和收敛精度。通过对IEEE-14和IEEE-57节点测试系统进行仿真计算,并与其他算法进行对比,验证了CSO算法对电力系统无功优化问题的适用性和有效性。     

基于场景概率潮流的电力系统无功优化研究

多风电场出力的随机性和互相关性特点对电力系统无功优化调度有着不可忽视的影响。针对这一问题,提出一种基于场景概率潮流的电力系统无功优化方法。该方法将风电出力场景化,结合概率潮流计算,以系统有功网损、发电机无功偏差和节点电压偏差期望加权值最小作为无功优化目标函数,利用粒子群算法求得各风电出力场景下的最优无功控制策略。在含多风电场的IEEE 30节点系统中对所提方法进行测试,并与确定性的场景无功优化方法相对比,验证了所提方法的有效性。     

模拟渔夫捕鱼寻优算法在多目标无功优化中的应用

模拟渔夫捕鱼寻优算法（Optimization algorithm on simulating the fisher fishing,SFOA）是模拟渔夫捕鱼行为习惯而提出的一种新的智能算法。通过对该算法的研究,并将SFOA算法用于求解电力系统多目标无功优化问题。无功优化模型采用计及网损和电压平均偏离两个指标,并提出了基于考虑用户偏爱区域把目标函数转化为约束条件的方法,它可以有效地处理多目标优化问题。由于无功优化是多变量优化问题,而SFOA算法在处理多维问题时寻优速度受到限制,因此,采用在方体内随机初始化方法,简化了移动搜索和收缩搜索在方体内的复杂搜索,提高了算法的搜索速度。通过IEEE-30节点和IEEE-57节点算例仿真结果表明,该算法有较好的全局搜索性能和较稳定的收敛速度,能有效提高系统运行的经济性和安全性。     

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。     

基于灵敏度技术的电网脆弱域评估

利用灵敏度技术定义了电网脆弱域指标,给出了计算参数灵敏度的算法。通过该算法可得到节点电压对任何网络参数的灵敏度,比如线路电抗、电网无功功率的变化等。综合考虑节点电压关于线路电抗和系统无功功率变化的灵敏度,提出了电压失稳指标。分析了系统负荷和线路结构发生变化时对电网电压的影响,确定了电网的脆弱域和脆弱母线。将该算法应用到IEEE 30节点和IEEE 118节点系统,仿真结果证明了算法的高效性及应用价值。     

结合模态分析的遗传算法在配电网无功规划中的应用

以电网全年电能损耗和无功投资费用最小为目标函数,建立了配电网无功规划的数学模型。根据配电网呈辐射状分布、节点多、计算量大的特点,在传统遗传算法的基础上对适应度函数和群体多样性的保持进行了改进,提出了结合模态分析的遗传算法。IEEE30节点系统的仿真结果表明该算法能克服传统遗传算法的早熟收敛倾向、避免出现局部搜索现象、提高了系统电压的稳定性。     

计及电压与无功功率的直流潮流算法

直流潮流算法在电力系统中应用广泛,但目前的直流潮流算法大多无法准确计算节点电压幅值和支路无功潮流。因此,文中基于经典直流潮流算法,考虑无功功率方程,提出了一种计及电压与无功功率的直流潮流算法,可在保留直流潮流算法线性与快速性的前提下,实现节点电压幅值与无功潮流的近似求解。对IEEE 118节点系统、Polish 3012节点系统和国内实际大系统的仿真验证表明,所提出的改进直流潮算法能够精确、快速地求解系统中的节点电压幅值与无功潮流。     

含风力发电机组的配电网潮流计算

将每一台风力发电机组的有功出力视为风速的函数,将其无功出力视为有功功率和节点电压的函数,建立了基于异步发电机等值电路的风力发电机组P-Q(V)稳态模型,提出了确定并联电容器组初始安装容量、安装组数和实时投切组数的方法。将运用C 语言编制的程序嵌入已有的前推回推法潮流计算程序,实现了考虑风力发电机组的配电网潮流计算。采用改造后计及分布式电源的配电网潮流计算程序对33节点系统进行仿真计算,结果表明了该方法和程序的有效性和实用性。     

基于连续潮流的配电网供电能力评估

随着非全相运行的分布式电源大量接入配电网,配电网固有的三相不平衡特征更加突出,传统配电网供电能力评估因忽略配电网三相不平衡特征导致结果不准确。为了准确分析三相不平衡特征对配电网最大供电能力评估的影响,建立了以配电网供电负荷参数最大为目标函数,考虑了支路热约束和节点电压等状态变量和分布式电源的有功和无功功率等控制变量的含分布式电源三相不平衡配电网供电能力评估模型。选择电压跌落情况最严重的相作为连续参数,确保预测-校正过程的的连续潮流法求解的结果更加精确。最后,采用拓展的IEEE33节点配电系统进行仿真验证,表明文中所提的模型和求解方法是有效的。     

考虑提高系统无功备用容量的无功优化调度

充裕的无功备用容量是保证系统电压稳定的一个重要因素,因此在日常无功优化调度过程中考虑提高系统的无功备用容量是防止电压失稳的重要手段之一。文章在分析发电机备用容量数学模型的基础上,定义了基于电压稳定的系统无功备用容量的计算公式,提出了考虑增大无功备用容量、减少网络损耗以及减小电压偏移的多目标无功优化调度算法。并将该算法应用于IEEE 30节点系统,证明了所定义的基于电压稳定的系统无功备用容量计算公式的正确性及提高备用容量的无功优化调度算法的可行性。     

基于谱聚类的无功电压分区和主导节点选择

传统无功电压分区常采用基于潮流运算的聚类算法。该算法计算较复杂,且难以体现出电网拓扑结构。针对这些问题,提出一种基于复杂网络理论的谱聚类无功电压分区新算法。该算法首先基于电网的节点导纳矩阵构建无功电压分区模型,其次利用谱聚类对模型进行分析得到低维度聚类样本,再应用改进的K-means 聚类算法获取分区方案。为了确保分区方案的可行性,基于模块度、无功平衡与无功储备等三个指标建立了一个评价体系,并对分区方案进行校验。为了提高主导节点选择的准确度,引入了程度中心性评价指标。通过IEEE-39节点标准测试系统对算法进行仿真,仿真结果验证了算法的可行性与优越性。