电力市场环境下负荷分配问题的罚函数法

电力市场环境下的负荷分配问题由于报价曲线的分段特性使问题更加难以解决。针对报价曲线的分段特性进行处理，将每台机组出力等值为几台机组出力和的形式，并增加机组功率平衡约束，以罚函数方法和SQP方法解决后来形成的0，1变量整数规划问题及其线性的连续变量规划问题，本算法经过一个小系统检验证明非常有效。     

一种基于直接法的无功优化线性规划算法

从地区电网自身的特点出发，研究并提出的基于改进直接法的无功优化算法，经IEEE 30节点系统和某地区91节点系统的验证都有效地降低了网损，并保证了系统优化和安全，说明该方法是正确的，实际应用可产生良好的效果。     

大规模电力系统无功优化问题的线性规划实用化算法

以原对偶内点法为基础,将信赖域思想引入线性规划算法,从而克服动态调整步长的困难。此外,采用三角分解法解修正方程,提高了计算速度。通过对一个实际的538节点系统进行数值计算,验证所提算法的有效性。     

基于混合整数线性规划的风电场有功优化调度

大规模风电并网背景下,风电场的有功优化调度对调度控制和电网安全运行至关重要。在风电场风速分布和风电功率有效评估的基础上,以风电机组的出力以及开停机状态为决策变量,考虑风电场弃风以及机组启停,建立了以风电场运行成本最低为目标的风电场优化调度模型。提出了风能利用系数的分段线性化方法,进而建立了基于混合整数线性规划的风电场优化调度模型。实际风电场的算例分析表明,该调度模型可在满足调度部门指令需求的前提下,给出风电场内最优的机组启停计划和出力安排,有效减少弃风及启停次数,降低风电场运行成本。     

基于自学习迁移粒子群算法及高斯罚函数的无功优化方法

针对粒子群算法在求解无功优化问题时存在早熟收敛,易陷于局部最优的现象,提出了自学习迁移粒子群算法(self-learning migration particle swarm optimization,SLMPSO).该算法在采用混沌序列对粒子群进行初始化操作,基于云模型理论的X-条件云发生器对粒子的惯性权重进行自适应调整的基础上,引入一种迁移操作,以引导全局最优粒子的飞行方向,解决粒子群后期朝单一进化方向进化的问题,有效地增强了算法的全局寻优能力.针对电力系统无功优化中的离散变量归整问题,首先将离散变量完全化为连续变量进行迭代求解,在寻求至全局最优解后引入高斯罚函数对离散变量进行归整操作.以网损和电压偏离最小为目标,对IEEE标准30节点算例进行仿真计算,验证了所提算法的有效性和可行性.     

计及双馈机组无功辅助功能的电力系统多目标无功优化研究

双馈异步风力发电机转子侧和网侧变流器具有一定的无功调节能力,可根据所接入电网运行要求发挥其自身的无功辅助功能。本文在双馈风电机组输出有功功率最佳的前提下将风电场作为连续无功源参与到无功电压控制中,在双馈机组无功出力不确定的情况下,应用免疫遗传算法(IGA)进行求解。在此基础上,根据风电场建设需求,讨论不同装机容量的风电场以及风电场并网位置对无功优化的影响。建立了以系统有功网损和电压偏差之和最小的目标函数,通过对改进的IEEE 30节点系统分析计算,验证了该目标函数及算法的可行性。     

基于线性内点法的高中压配电网电压无功优化

针对高中压配电网的特点,将电压/无功优化问题分解成电容器投切和变压器分接头调整两个子问题,通过这两个子问题的交替优化得到最终解.采用原对偶路径跟踪法求解逐次线性化的电容器投切优化问题时,适当简化电压约束,提高了求解速度.变压器调整则采用逐步调整策略实现电压控制和减少调整次数.另外,改进了前代后代法潮流算法使之能处理弱环网和变压器支路.最后,通过算例验证了该算法的有效性.     

一种基于高斯罚函数的大规模无功优化离散变量处理方法

含离散变量的电力系统无功优化属于非线性混合整数规划问题,这类问题目前仍缺乏理论上严格有效的求解方法。提出一种基于高斯罚函数的离散变量连续化的处理策略,用于求解含离散变量的无功优化问题。在对高斯罚函数的性质和参数影响进行分析讨论后,设计出一种结合非线性规划内点法和高斯罚函数参数调整策略的无功优化实用算法。由于高斯罚函数具有连续可微等良好性质,所提方法具有良好的寻优化和计算性能。最后在不同规模的标准系统和实际系统上进行算例测试,以验证算法的鲁棒性和实用性。     

带惩罚项的无功优化潮流模型与算法

本文引用非线性规划中罚函数的思想,建立了常惩罚项的无功优化潮流模型。     

电力系统无功优化线性规划问题中线性步长的动态调整策略

提出了一种电力系统无功优化线性规划问题中线性步长的动态调整策略。利用潮流雅可比矩阵直接变换求取灵敏度系数矩阵,并引入信赖域思想,建立了基于信赖域的无功优化新模型,采用原?对偶内点法直接求解。IEEE14节点、30节点、57节点系统的计算结果表明,该算法能有效解决无功优化线性步长的选择问题,同时在初始点的选择上不要求从内点启动,迭代收敛次数稳定,可用于电力系统无功优化的实用化计算。     

基于粒子群算法的电力系统无功规划

对基于粒子群算法的无功规划进行了研究,建立了以无功设备投资和系统有功网损的综合费用最省作为目标的目标函数,同时将节点电压越限和发电机无功出力越限以罚函数的方式进行处理.将该算法应用到IEEE30节点系统,计算结果证明了该算法正确有效并具有较好的实用价值.     

基于无功优化的配电网检修计划编制

从配电网检修计划编制的实际情况出发,将无功优化结合到配电网检修计划优化模型中,同时考虑了线路故障等级的检修时间优化和和设备检修时最优负荷转移路径.针对多种约束条件,对经济性最优为目标的检修计划,把通过改进小生境遗传算法和蚁群算法优化的配电网检修计划时间优化方案作为基于无功优化负荷转移路径的输入条件;利用一种高效的启发式搜索技术Tabu搜索算法得到使配电网损耗降低最大对应的最优节点解,并在该点通过并联电容器来降低网损.最后对36节点算例进行仿真,结果表明:该方法可适应配电网检修计划需要,从而达到经济调度的目的;配电网检修计划中引入无功补偿优化,可大幅降低网损,且对节点电压有一定提升作用.     

电力系统无功补偿技术

首先分析了进行无功补偿的必要性,接着分析了各种无功补偿技术的原理、优点、缺点以及在电力系统中的应用情况,最后分析了无功补偿技术的发展方向.     

基于连续线性规划的梯级水电站优化调度

梯级水电站优化调度是一个多时段、多变量和多约束条件的大规模优化问题,其求解过程非常复杂。文章尝试采用连续线性规划的优化方法来解决梯级水电站长期优化调度问题。通过采用泰勒级数一阶描述形式,对优化调度目标函数和约束条件中的非线性约束进行线性化处理,建立了基于连续线性规划算法的优化调度数学模型,提出了用连续线性规划技术求解梯级水电站优化调度问题的算法,并采用迭代步长的动态比例缩减因子保证算法能快速准确地收敛到优化问题的最优解。利用Matlab7.0编制连续线性规划梯级水电站优化调度程序,一个两级梯级水电站群的仿真分析结果表明,该算法可用于求解梯级水电站优化调度问题,并可快速得到非线性问题的最优解。     

基于电网分区和综合灵敏度的无功规划

根据电压/无功分层分区平衡的原则,提出一种结合电力系统分区与综合灵敏度指标确定最佳无功补偿节点的新方法。利用"电气距离"进行电网分区,在每个分区内根据首次提出的"综合灵敏度"指标,确定无功电源的最佳配置地点。     

日无功计划优化模型和算法的研究

根据实际无功电压管理工作的需要,建立了日无功计划数学模型。应用一种充分结合粒子群优化算法和遗传算法各自优点的混合优化策略来求解该模型,提出将遗传算法中的变异原理引入传统粒子群优化算法,以弥补粒子群优化算法全局搜索能力较弱的欠缺,充分发挥两种算法的优点,改善优化的性能。对北京市电网的计算和分析表明了本文所提出模型和算法的正确性和实用性。     

不确定性无功优化问题的双层规划解法

电网的无功优化问题中有许多不确定的因素,采用常规的单层优化模型和算法,难以获得满意、实用的无功优化方案。本文在双层规划的理论基础上,提出了一种计及负荷不确定性因素影响的无功优化双层规划模型;并构造了求解该模型的可行算法,即运用库恩塔克条件将双层规划转化为一个单层规划,再根据非线性内点法进行求解。对Ward＆Hale6和IEEE30节点系统进行的仿真计算表明所建立的模型及其算法有效可行。     

基于全局序列二次规划算法的无功优化

为提高无功优化计算的收敛性和精确性,采用全局序列二次规划(SQP)算法来计算无功优化潮流.在优化的循环迭代过程中,电压相角和支路潮流并未当作常数看待,而是通过每次迭代后系统状态下的潮流计算重新获得的.对IEEE30节点系统进行无功优化仿真,结果表明全局SQP算法具有良好的收敛性和精确性.     

电力电子技术在电力系统无功补偿方面的应用

介绍了电力电子技术在电力系统的应用状况,分析了采用自关断开关器件的PWM调制,将直流电逆变为交流电,并通过控制相角进行无功功率补偿和电压调整的基本原理和应用前景。