基于量子粒子群的最优潮流问题

电力系统最优潮流的求解一直是电力系统研究的重点。在分析最优潮流理论的基础上引入了量子粒子群算法计算发电成本,从而将其用于求解电力系统的最优潮流问题,并通过个体优劣比较准则处理约束条件。通过对IEEE30节点最优潮流的数值仿真表明,该算法在收敛精度和迭代速度上有较好的效果。     

常见最优潮流算法分析

最优化理论和算法是一个重要的数学分支，它研究的问题是讨论如何在众多的方案中找出最优方案的方法。这类问题普遍存在。其中对于电力系统来说，最优潮流就属于这类问题。随着最优化理论的发展，最优潮流的算法层出不穷。本文回顾了近二十年来最优潮流的逐步发展的过程，较为详细地分析了几种经典的优化方法，同时总结了各种优化方法的优缺点，并对最优潮流的进一步发展进行了深入的探讨。     

基于改进的模拟退火算法的电力市场最优潮流分析

随着电力工业的发展,将最优潮流计算引入到电力市场经济性分析之中,具有及其重要的技术经济意义,而这是传统潮流计算所无法实现的。目前,已经将人工智能算法应用到最优潮流计算中,而模拟退火算法是近几年比较流行的一种算法,并广泛应用于电力系统最优潮流分析中。但传统模拟退火算法存在收敛速度较慢等缺陷,应用一种改进的模拟退火算法,弥补了传统模拟退火算法的缺点和不足,并结合电力市场最优潮流模型,对于电力市场经济性分析具有很高的效率和意义。     

基于多步回溯Q(λ)学习算法的多目标最优潮流计算

为了克服传统的最优化算法面对复杂、非线性描述的多目标最优潮流时无法满足电力系统实时调度运行的这一缺点,提出了一种基于半马尔可夫决策过程的多步Q(λ)学习算法,该算法不依赖于对象模型,将最优潮流问题中的约束、动作和目标转换成算法中的状态、动作与奖励,通过不断的试错、回溯、迭代来动态寻找最优的动作.将该算法在多个IEEE标准算例中与其他算法进行比较,取得了良好的效果,验证了多步Q(λ)学习算法在处理多目标最优潮流问题时的可行性和有效性.     

基于学习策略的遗传算法在最优潮流中的应用

最优潮流问题是电力系统中一个重要的问题,从数学角度上讲,它是一个非线性规划问题。提出了一种基于学习策略的遗传算法用于解决最优潮流问题。学习策略使得种群中的普通个体可以向优良个体学习其优秀的基因结构,从而提高了个体的适应度,加快了算法的寻优速度,增强了算法的搜索能力。该算法中还采用排挤策略来避免个体的过度拥挤,增强了算法的全局搜索能力。通过算例验证了算法的可行性和有效性。     

用分块加权平均的不精确Newton法计算潮流问题

为研究电力系统中潮流方程的快速算法,将求解大型稀疏线性方程组的componentaveraging(CAV)方法应用于电力系统潮流方程的计算,提出了一种分块加权平均的不精确Newton法,给出了算法收敛性的证明。该方法的特点是易于组织并行计算,且算法灵活,无需对方程进行特殊处理,运算效率高,适应于解大型潮流方程。用IEEE662节点的电力系统对算法进行了串行实现,结果表明:该算法是可行的和快速的。     

半光滑方程的牛顿型分解算法及其在最优潮流中的应用

对具有弱耦合特性的非线性半光滑方程组提出了牛顿型分解算法,理论上证明了新算法的收敛性.新算法享有分解法节省计算量的优点,且推广了光滑方程于半光滑方程系统.根据电力系统有功与电压、无功和相角固有的弱耦合性质,运用新算法于电力系统的最优潮流(Optimal Power Flow-OPF)的求解,计算结果显示了算法的有效性.     

粒子群优化算法及其在电力系统中的应用

粒子群优化(PSO)算法是一种新兴的基于群体智能的进化算法.介绍了PSO算法的基本原理及各种改进方法,总结了近年来PSO在电力系统中的应用研究成果,主要涉及负荷经济分配、机组组合问题、输电网规划、最优潮流计算、无功优化等领域,指出了PSO算法的广阔应用前景。     

启发式进化规划及其在最优潮流中的应用

针对连续变量优化问题，将进化规划同传统的梯度寻优技术相结合，设计了一析的启发式进行规划算法。它在保留了原进化规划特点的同时，又具有有较高的解题效率，并将它用于解算电力系统最优潮流，在优化编码、适合度函数及变异一取值方面进行了研究，结果表明获得了近乎全局最优的解。     

基于多目标优化的电网弹性薄弱环节识别

加固电力系统中少数关键元件提升其抗外力冲击能力可以有效提升电力系统弹性。本文主要研究考虑弹性的电力系统薄弱环节识别。首先,基于弹性过程曲线提出了最大供电能力指标来定量刻画系统弹性,构建了最优潮流模型并通过单纯形法求解任意拓扑下电力系统能提供的最大供电能力。然后在此基础上构建多目标优化模型,以破坏元件数目和电网的最大供电能力两个指标作为目标函数,选取智能优化算法对建立的多目标优化模型进行求解计算。仿真结果表明与基于启发式算法相比,本文建立的的多目标优化模型能够有效识别电力系统中对弹性有重要影响的关键元件组合。     

基于双层优化结构的统一潮流控制器阻尼控制策略

针对统一潮流控制器(UPFC)阻尼控制器在镇定信号传输存在时滞时会导致电力系统阻尼性能降低甚至失稳的问题,建立计及信号传输时滞的UPFC阻尼控制模型,提出综合考虑阻尼比和时滞稳定裕度的UPFC阻尼控制策略设计方法,将该设计问题转化为约束优化问题,并提出求解该问题的双层优化结构算法(TLOSA),其内层采用基于自由权矩阵的线性矩阵不等式(LMI)方法求解电力系统时滞稳定裕度,外层采用粒子群优化算法获取最优阻尼控制策略。研究结果表明:该算法具有保守性低和易于实现等优点;利用该方法可以获得最优的UPFC阻尼控制策略,使得电力系统既能有效阻尼低频振荡,又能容忍一定的信号传输时滞。     

电力系统潮流并行算法的研究进展

随着高性价比可扩展集群并行系统的逐步成熟和应用 ,大规模电力系统潮流并行计算和分布式仿真成为可能。该文首先简要介绍了电力系统的潮流计算模型及基本算法 ,分析了算法中存在的困难。然后分析了 4类较重要的电力系统潮流并行算法 :分块法、多重因子化法、稀疏矢量法和逆矩阵法 ,同时讨论了这 4种潮流并行算法的基本原理和实用效果 ,比较了各种并行算法的优点和局限性 ,并指出基于集群系统的粗粒度区域分解潮流并行算法最具发展潜力。     

矩阵运算在电力系统潮流监控中的应用

随着电力系统规模不断增长,潮流计算的复杂程度也大大提高,如何满足电力系统潮流监控对实时性的要求,探讨加快潮流算法,精简程序代码是计算机潮流监控系统面临的一个问题。     

暂态稳定约束下的负荷经济分配

针对电力系统中存在的暂态稳定问题,提出了一种不受系统模型限制的电力系统动态安全调度的算法.该算法基于关键线路有功潮流对其临界切除时间的线性和二次函数拟合,把临界切除时间表示的暂态稳定性约束转化为关键线路有功潮流表示的暂态稳定性约束,并把此约束作为增广约束加入到传统的最优潮流模型中,采用传统求解方法直接进行求解.该方法能够同时处理多个故障,避免了在解除某些故障情况下的稳定裕度约束之后,又会出现其他故障情况下稳定裕度不足甚至失去稳定的循环调整情况,并满足一定的经济性.新英格兰测试系统的分析结果表明,在系统总发电成本增加最小的情况下,系统的稳定程度已提高到设定的目标,证明了该算法的有效性.     

电力系统优化控制中运行时段的最优划分

研究了用于电力系统短期优化控制的日负荷曲线最优划分的方差最小化数学模型,提出了采用Hooke-Jeeves直接优化法的寻优策略.最优时段划分为电力系统经济运行与控制的实用化提供了基础.算例计算结果证明了所提最优划分模型及算法的有效性.     

最优潮流在市场环境下的计算分析

随着电力市场的日趋形成,电力系统最优潮流是在满足特定的电力系统运行和安全约束条件下,通过调整系统中可利用控制手段实现预定目标最优的系统稳定运行状态。     

一种考虑可靠性指标的最优潮流模型

提出一种考虑可靠性指标的最优潮流模型.该模型能考虑系统中的随机因素,通过z变换法构造电力系统的可靠性指标约束,将该约束添加到经典最优潮流(OPF)模型中共同求解,从而使电力系统的调度或控制能在满足一定的失负荷概率(LOLP)指标的前提下实现最优运行.所提模型是一个典型的非线性规划模型,采用内点算法求解.通过RTS-24系统仿真测试以及随机生产模拟程序分析发现,与经典OPF得到的发电计划相比,考虑可靠性指标后电量不足期望值下降了31.48%,而生产成本仅上升了14.39%.因此,所提模型能使系统的调度综合考虑可靠性和经济性,运行方案更实用.     

带有最优乘子的牛顿法潮流程序设计

带有最优乘子的牛顿法潮流计算是数学规划原理和牛支潮流计算的结合，能有效地解决病态电力系统的潮流计算问题。     

多电飞机电力系统静态安全与稳定性分析

为研究多电飞机电力系统在工况切换和负载波动情况下的静态安全与稳定性,介绍了多电飞机电力系统的结构及特点;并对比陆地交直流混联系统,构建了适用的潮流模型。通过改进交替迭代算法,完成了对多电飞机交直流混联系统的潮流计算。通过MATLAB编写潮流计算程序,给出了不同工况下负载变化时的潮流计算结果,并制定出相应的稳定调节控制策略。     

可视化软件包Power World Simulator在最优潮流计算中的应用

介绍了在考虑输电阻塞的情况下,采用可视化软件包Power World Simulator展示电力系统中以发电成本最小为目标的最优潮流的计算和分析方法,实例表明该软件包能够直观、形象地展示出配电网最优潮流的计算结果和分析过程．