基于改进多中心-校正内点法的最优潮流

提出了一种改进的多中心-校正内点法,该方法采用超立体空间映射技术,通过合理配置一些关键映射参数改善映射空间的数值结构,使算法在每次迭代时能获得较大的迭代步长和较好的中心方向,从而加快算法的收敛.通过IEEE14、30、57、118节点4个测试系统的仿真计算表明,该算法收敛快,其迭代次数与每次迭代进行4次中心-校正计算的多中心-校正内点法基本相当,而且鲁棒性好,未出现数值稳定问题.文章还对算法收敛判据的设置和初值的选取作了较详细的讨论.     

基于最优中心参数的多中心校正内点最优潮流算法

为加快最优潮流(optimal power flow,OPF)问题的求解,基于最优中心参数(optimal centering parameter,OCP)及改进多中心校正(improved multiple centrality corrections,IMCC)技术,提出一种求解最优潮流(optimal power flow,OPF)问题的新型快速内点算法(OCP-IMCC interior point method,OCP-IMCCIPM)。结合均衡距离–评价函数(equilibrium distance-quality function,ED-QF),给出最优中心参数评价模型,采用线性化技术对模型近似,以降低模型计算量。利用线搜索技术实现近似模型求解以确定最优中心参数,该参数使得所提算法具有更多的优势步和更少的迭代次数。IMCC技术可进一步拉大迭代步(尤其是非优势步)步长,实现算法更快收敛。14—1047节点系统的仿真结果表明,与其他多种内点算法相比,所提OCP-IMCCIPM算法具有更大的迭代步长和更快的收敛速度以及更好的计算效果。     

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.     

基于依赖域内点法的最优潮流算法

在电力市场环境下，诸多问题（例如实时电价，网络阻塞管理和可用传输能力和计算等）都需要最优潮流（OPF）作为理想的工具。文呀在于依赖域的思想提出了求解OPF的新算法。该算法连续求解线性规划（LP）子问题，通过依赖域决定线性化步长的选取，由多步中心校正原－对偶内点法求解依赖域LP子问题，并采用一个物理策略以改善OPF算法的稳定性。对国外一个662苍点实际电力系统进行了数值计算，结果表明该算法是快速，鲁棒的，具有实用意义。     

基于信赖域内点法的最优潮流算法

在电力市场环境下 ,诸多问题 (例如实时电价、网络阻塞管理和可用传输能力的计算等 )都需要最优潮流 ( OPF)作为理想的工具。文中基于信赖域的思想提出了求解 OPF的新算法。该算法连续求解线性规划 ( LP)子问题 ,通过信赖域决定线性化步长的选取 ,由多步中心校正原—对偶内点法求解信赖域 LP子问题 ,并采用了一个物理策略以改善 OPF算法的稳定性。对国外一个 662节点实际电力系统进行了数值计算 ,结果表明该算法是快速、鲁棒的 ,具有实用意义     

基于预测-校正内点法的HVDC交直流系统最优潮流

高压直流输电在远距离大容量输电、海底电缆输电等方面具有独特的优势,但直流设备的引入也使得交流系统最优潮流算法无法直接应用于现存的交直流系统,为此,先基于传统最优潮流算法,结合直流系统的稳态模型,提出一种含高压直流输电的预测-校正内点法最优潮流。多个算例仿真表明,该算法在不同的控制方式下均具有较好的适应性和收敛性,且迭代次数少于原对偶内点法,可减少计算量,节省计算时间。     

基于加权预测-校正内点法的混合直流输电系统最优潮流

针对预测-校正内点法求解混合直流输电（hybrid HVDC）系统最优潮流（OPF）时可能存在过校正而导致的发散问题,提出了基于加权预测-校正内点法的hybrid HVDC系统OPF算法。该算法保留了预测-校正内点法的预测步骤,将校正步进行加权,动态选择了校正方向在总的牛顿方向所占的比例,比较好地解决了预测-校正内点法校正错误而不收敛的问题。算例仿真表明,对hybrid HVDC系统进行OPF计算,能使系统处于更经济的运行状态。通过对多个IEEE节点系统进行仿真测试,验证了加权预测-校正内点法的有效性和正确性。     

基于内点法的快速解耦最优潮流算法

在电力市场环境下,最优潮流是计算实时电价的有力工具,因而就对最优潮流的计算速度提出了更高的要求。为适应一需求,本文在常规的内点法最优潮流的基础上提出了快速解耦内点法最优潮流,即把快速解耦的思想引入进来使其修正方程系数矩阵常数化,使每次迭代所需时间大大缩短,显著提高了计算速度。通过测试系统的计算表明该算法具有计算速度快,鲁棒性好的特点。     

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。     

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.     

基于改进多中心校正解耦内点法的动态最优潮流并行算法

基于改进的多中心校正(MCC)和解耦技术,提出一种求解动态最优潮流(DOPF)的并行算法。结合内点算法(IPM)框架与DOPF修正方程的分块箭形结构,给出修正方程的并行解耦-分解-回代解法。并结合这一解法特点,提出动态步长拉大技术及自适应最大校正次数技术,以单次迭代计算量小幅增加为代价,换取迭代步长的增大,迭代点中心性的提高,总迭代次数和计算时间的显著减少。解耦技术的使用,使得所提算法的核心计算都可并行完成。6～118节点系统的串行仿真结果表明,算法具有很好的鲁棒性和收敛速度,在多核集群系统上的并行仿真表明,算法具有理想的加速比和可扩放性,适合求解大规模的DOPF问题。     

基于非线性互补方法的现代内点最优潮流算法

提出了基于非线性互补方法的最优潮流算法。引入非线性互补函数,将内点法中KKT条件的互补松弛条件约束转化为等式约束,并采用牛顿方法求解。该方法不必保证互补松弛变量为正数,可以从任意起始点出发,具有良好的收敛性。在确定最优步长的过程中,采用了新的效益函数,节省了大量的计算时间,并有效处理了算法在收敛过程中产生的振荡问题。数值计算结果表明,提出的算法具有很好的收敛性和计算效率,对于大规模电力系统具有很好的应用前景。     

基于非线性内点法的安全约束最优潮流(二)算法实现

提出一种考虑多预想事故的安全约束最优潮流内点算法实施方案.讨论了预想事故集中,起作用预想事故的监视与强制策略及不可行预想事故的辨识.根据简约KKT(Karush-Kuhn-Tucker)系统的带边列分块对角特殊结构,推导了内点安全约束最优潮流的一种分解协调实施算法.为保证预想事故扫描对安全约束最优潮流的支撑,提出了一种能量管理系统中安全约束最优潮流和静态安全分析模块间的衔接和交互方案.算法在IEEE 14节点等4个系统上,对全部非解列型开断事故进行了大量的计算,结果表明,算法有效、可靠.安全约束最优潮流解与经典最优潮流解在安全性和经济性上的比较则显示了将静态安全约束引入经典最优潮流的必要性.     

基于非线性内点法的安全约束最优潮流(一)理论分析

提出了一种考虑多预想事故的安全约束最优潮流内点算法.分析了多预想事故下安全约束最优潮流模型的构建及控制变量的划分.直接应用一类基于扰动KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件的非线性路径跟踪内点理论来设计这一大规模非线性规划问题的解法.对算法核心--简约KKT系统进行了深入的结构分析,导出一种由4×4块元素构成,按预想事故分块对角排列,类似节点导纳矩阵结构的修正系统稀疏结构.简约系统的维数仅取决于等式潮流方程的个数,每次迭代的计算规模稍大于同时求解基态和c个起作用预想事故牛顿潮流迭代的8倍.     

基于功率-电流混合潮流约束的内点法最优潮流

提出了一种基于直角坐标下功率 — 电流混合型潮流约束的最优潮流模型。该模型对系统中的非零注入功率节点采用功率失配型潮流约束,而对零注入功率节点采用电流失配型潮流约束。这种混合模型结合了功率和电流型潮流方程的优点:对于零注入功率节点,该模型具有电流型潮流方程一阶导数为常数、二阶导数为0的特点,从而使雅可比矩阵和海森矩阵更容易计算;对于非零注入功率节点,该模型也比电流型潮流方程更好处理。该模型特别适合非线性预测 — 校正内点法的最优潮流,多个大规模算例测试证明该模型收敛性更好,计算效率更高,尤其适合求解含较多零注入功率节点的大规模电力系统最优潮流问题。     

电力系统最优潮流新模型及其内点法实现

为了加快内点法求解电力系统最优潮流OPF(optimal power flow)问题的计算速度,通过在有载调压变压器LTC(load tap changing transformer)支路模型中增加虚拟节点,其支路功率方程由该节点的电压来表达,使其不含有变压器变比这个变量,由此在直角坐标系中建立了电力系统最优潮流问题的二阶新模型。该模型的海森矩阵在优化过程中是恒常矩阵,只需要计算1次,缩短了内点法的计算总时间。利用列近似最小度法COLAMD(column approximate minimum degree)对内点法牛顿方程的系数矩阵进行节点优化排序,以减少三角分解注入元的产生,从而进一步减少优化时间。通过对IEEE14到IEEE300的5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。     

基于现代内点算法的电力系统最优潮流在线应用软件的开发

基于现代内点算法研发了电力系统最优潮流在线应用软件,解决了电力系统最优潮流在线应用的两大障碍,具有计算时间短、收敛性好等特点.本软件采用现代内点算法,优化了程序本身的结构,减少算法本身的计算时间;同时本软件对约束条件进行自诊断测试,如程序不收敛,可根据一定策略软化约束,提高收敛性.本软件由C语言编写,可跨平台调用,接口方便,是电力系统一种不可缺少的网络分析和优化工具;亦可作为电力系统底层应用模块,为其他高级应用软件提供数据支持.本软件已在上海成功应用.