基于线性规划的Benders分解法在无功规划中的应用

文章将在于线性规划的Ｂｅｎｄｅｒｓ分解法应用电力系统无功规划问题,根据该方法,以年费用最小为目标函数,交优经问题分解为 问题与运行子问题,并在两个问题间迭代求解,该方法主我功规划新的思路,以某６６节点系统的负荷节点的无功优化结果表明,该方法具有实用性。     

用分解法求解无功电源配置规划问题的研究

本文是应用扩展Benders分解法求解无功电源最优配置问题。在求解过程中,通过分解—协调的办法将无功优化配置问题分解成一系列子问题,缩小了求解规模。从而为电网规划提供了一个较为实用的方法。对IEEE-11节点的试算得到了满意的结果,并为大电网的计算提供了可能。     

考虑风电接入的交直流互联电网动态最优潮流

针对考虑风、火协调的交直流互联电网日前经济调度问题,提出了时空协调、主子迭代的复杂交直流互联系统建模及求解框架,以降低该高非线性问题的求解复杂度。通过精细化考虑交流潮流、直流输电系统稳态运行特性、双馈风电机组及无功补偿装置特性等运行约束条件,建立了风、火、直流线路协调优化的日前动态最优潮流主、子问题模型,在确保日前计划潮流、电压不越限的前提下,为有功、无功协调优化奠定了模型基础。为求解该复杂非线性优化问题,文中基于Benders分解法提出了主、子问题并行高效迭代的求解算法,在保证求解最优的前提下,有效提高了求解效率。算例分析从安全性、经济性、收敛性、高效性等方面验证了文中所述模式、模型和求解方法的有效性。     

配电网无功补偿的动态优化算法

配电网无功补偿动态优化的目的是在考虑负荷变化和电容器操作次数约束的条件下,求得各节点电容器的最优动作时间和投入容量。该文将动态优化问题描述为变约束优化问题,并提出一种求解算法。算法先将动态优化问题分解为一系列单节点电容器动态优化子问题,然后通过迭代求解一系列子问题的方式得到整个动态优化问题的最优解。由于给出的单节点电容器动态优化子问题的求解算法可以在变约束条件下搜索到子问题的最优解,而且在迭代求解过程中电容器的投入容量和动作时问都可以得到修正,因此使整个动态优化问题能得到更好的优化结果。算例表明,提出的算法是可行和有效的。     

电力系统无功补偿容量配置的分解协调法

本文以广义Ｂｅｎｄｅｒｓ分解法为理论依据，提出了以最水投资为目标函数，把无功补偿容量配置的非线性混合整数规划问题分解为投资主问题和运行子问题，可以计及负荷的变化和电网“Ｍ－１”单一故障检查，经对多种运行方式综合寻优并求解最优配置方案的新方法，为新建和扩建电网时进行无功电源规划提供了新的求解思路。     

考虑电网N-1闭环安全校核的最优安全发电计划

提高发电计划的安全性和经济性是将短期发电计划应用于实际调度运行的关键.提出了将机组组合与电网线路N-1安全校核直接闭环的发电计划模式,实现了考虑线路N-1闭环安全校核的机组组合全空间优化,有效地提高了发电计划的安全性和经济性.基于该模式,提出了主、子问题一体摔制的最优奔德斯(Benders)分解方法,确保了分解协调的最优性和高效性,并且将起作用整数变量的识别方法嵌入主问题求解流程,进一步提高了安全机组组合模型的求解效率,为所提方法的实用化奠定了计算基础.理论分析和算例测试验证了所提最优闭环发电计划的最优性和高效性.     

使电力系统有功损耗最小的分解法 上

提出了通过系统无功容量最优调节使大系统有功损耗最小和改善电压水平的有效方法。该法不需要雅可比矩阵反演,减少了计算时间和存矩容量,对大系统求解有很决的收敛速度.     

电力系统无功功率综合优化──广义Benders分解法

提出了以最小投资为目标函数的电力系统无功功率综合优化的广义Ｂｅｎｄｅｒｓ分解法，并建立了相应的数学模型。把无功非线性的混合整数规划问题分解为投资主问题和运行子问题。在考虑多种运行方式和预想事故的同时，通过协调主问题与子问题之间的关系，有限次迭代综合寻优。求得电力系统无功电源的最佳配置地点和补偿容量。所编程序通过对保定地区电网的实际计算，取得了满意的结果。     

基于适应性权重遗传算法的多目标无功优化研究

研究一种多目标无功优化问题的求解方法.基于无功分层分区平衡以及保证紧急情况下电网安全的原则,给出了在电网正常情况下优先投切电容器、调节变压器分接头,然后设定机端电压的优化调控顺序,进一步提出将优化问题分解为连续变量优化和离散变量优化问题,并分别求解,迭代直至收敛的求解思路.鉴于多目标无功优化模型的复杂性,以及连续、离散控制变量并存,采用遗传算法求解,重点研究了控制变量的编码方案以及选择、交叉、变异以及保留操作策略.针对于多目标无功优化各个目标权重难以确定问题,又进一步引入了适应性权重遗传算法,随着遗传代数的进化算法能自适应地给出各个目标权重.仿真算例验证了文中所提的多目标无功优化求解方法的合理性.     

一种电力系统无功优化的新型混合优化算法

提出了一种适合于求解电力系统无功优化问题的新型混合优化算法,该算法结合基于邻域搜索的群搜索优化算法和改进灾变遗传算法.综合考虑两种算法的特点,将无功优化问题分步进行交替求解,第一步采用改进灾变遗传算法迭代两次更新解群体,第二步在此基础上采用基于邻域搜索的群搜索优化算法使群体中各解向当前最优解靠拢,交替进行,最终达到全局最优解.在IEEE118节点系统试验计算结果表明,与其他算法相比,该混合算法具有较好的全局收敛性且不容易陷入局部最优,在优化效果以及算法稳定度上都具有明显的优势.在某实际290节点电网计算结果表明,该混合算法能够适应实际电力系统无功优化问题的求解.