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。     

基于非线性多中心校正内点法的最优潮流算法

提出了求解电力系统最优潮流问题新的非线性多中心校正内点算法.该算法采用仿射方向作为预测方向,在校正方向上增加了权系数,并通过线性搜索方法确定权系数的最优值,在预测方向和校正方向的组合方向上获得最大的迭代步长值;同时通过检验校正后的方向是否落在中心轨迹的对称邻域内来保证算法的收敛性.算法能够通过单次校正获得较大的计算步长,从而提高了计算的速度.该算法与预测校正内点法相比具有鲁棒性好、收敛快速的优势,特别是在计算过程中互补对差值较大的恶劣条件下.通过对多个测试系统的仿真,结果验证了算法有效性.     

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.     

基于两种不同内点法的最优潮流建模与仿真

用预测-校正内点法(predictor-corrector interior point method,PCIPM)最优潮流算法对原-对偶内点法(primal-dual interior point method,PDIPM)最优潮流算法进行改进。该方法在进行泰勒展开时保留了高阶项,首先通过修正方程计算仿射方向,在计算得到仿射扰动因子后回代入修正方程得到校正方向,进而得到修正量。最后用MATLAB语言编程实现了利用原-对偶内点法和预测-校正内点法进行潮流优化计算,并用不同算例进行了仿真验证。仿真结果表明预测-校正法具有比原-对偶法更好的收敛性。     

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。     

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。     

矢量化动态最优潮流计算的步长控制内点法实现

实现动态最优潮流(dynamic optimal power flow,DOPF)的矢量化计算。通过将同类型、同时段的优化变量集中排列,建立动态最优潮流的矢量化模型,并采用步长控制内点法进行求解。各时段的梯度矩阵和海森矩阵具有与导纳矩阵相关的稀疏特性,在计算过程中保持不变。通过设计稀疏矩阵结构和内存分配策略提高Karush-Kuhn-Tucker (KKT)系统的形成速度。分析爬坡约束和购电量合同约束对求解KKT系统的影响,对比测试多个优化排序算法,指出近似最小度(approximate minimum degree,AMD)和列近似最小度(column approximate minimum degree,COLAMD)算法求解该模型KKT系统具有很高的效率。对节点数从14到1 040共5个测试系统12~96时段的DOPF模型进行仿真计算,验证所提算法的正确性和高效性。基于步长控制内点法的矢量化方法提高了DOPF程序的计算速度和收敛性。     

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。     

最优潮流内点割平面的鲁棒算法

内点割平面算法（IPCPM）集中了割平面法和内点法的优点,非常适于求解大规模系统的离 散优化问题,但是研究发现内点法在求解松弛的线性规划问题时,如果问题具有多重解,最优解会 收敛到凸多面体的最优面的内部,此时IPCPM会由于无法得到正确的最优基信息来生成割平面 而失效。在此基础上,文中提出了一种通用的最优基判别准则,解决了原算法失效的问题,提高了 算法的鲁棒性。通过对IEEE测试系统的数值计算,表明改进后的算法能正确处理最优解的各种 情况,显著扩大了IPCPM的应用范围。     

内点半定规划法求解含机组组合动态最优潮流

考虑电力系统运行的经济性和安全性,建立了含机组组合的动态最优潮流问题的半定规划模型,并采用基于半定规划的内点法直接求解.所提算法采用修正策略处理模型中的离散变量,计算时不需要进行模型分解,收敛性好,能在多项式时间内完成.为提高计算效率,采用了半定规划块状矩阵运算的稀疏技术.通过对IEEE-118节点等4个测试系统24时...     

最优潮流的原对偶内点法矢量化实现

为提高计算速度,采用矢量化技术实现最优潮流计算.通过将同类型的优化变量集中排列,建立最优潮流模型的矢量化表达形式.采用原对偶内点算法求解该模型,建立梯度矩阵及海森矩阵线性组合的矢量化计算公式.求解修正方程时,对系数矩阵进行近似处理,对修正方程系数矩阵采用LDLT算法进行分解.采用近似最小度(AMD)算法对系数矩阵进行排序,减少分解所产生的注入元.基于C/C++开发电力系统矢量运算支持库,设计动态稀疏存储策略进一步提升最优潮流程序的计算速度.对多个测试系统进行仿真计算表明:矢量化可简化最优潮流的程序逻辑并提高程序运行速度.     

内点法在电力系统最优潮流问题中的应用简介

对近年来应用到最优潮流领域的内点法概况进行了介绍,并就应用最为广泛的原一对偶障碍函数内点法作了详细的数学阐述;在对电力系统最优潮流算法进行分类的基础上,论述了内点法在各类求解方法中的应用情况。