一种经典法与线性规划结合的无功优化方法

提出了一种两阶段无功综合优化模型，第一阶段用无功经济调度的经典法快速求得，只计及无功平衡方程和无功源无功的最优解；第二阶段建立基于敏感度的线性增量模型，用线性规划校正越界的状态变量，使第一阶段所得的最优解逐步过渡到最优可行解。并用算例与有关文献的结果进行了比较。     

无功优化控制灰色线性规划模型

应用灰色系统理论和方法建立了电力系统无功优化控制灰色线性规划模型，采用该模型可以减小求解问题的规模，节省计算机内存和运算时间，求解时建立灰靶，使得解存在非唯一性，能有效地确定优化时的满意解，对典型网络的实例计算表明，结果是合理的。     

一种新的电力系统无功优化方法

提出了一种应用混沌优化理论求解电力系统无功优化的新方法．该方法以有功网损最小作为目标函数，在控制变量的约束范围内求取相应最小目标函数的最优值．用类似载波的方法将混沌变量引入到优化变量中．利用混沌运动的遍历性和貌似随机性的特点直接对目标函数寻优．并以IEEE14节点、30节点、57节点和118节点系统为例进行计算和分析．计算结果表明，该方法具有较好的全局收敛性，并且结构简单，使用方便，是有效解决电力系统无功优化问题的一种新途径．     

电力系统无功安全校正控制的V列式解法

电力系统无功安全校正控制有两种列式方法：Ｑ列式和Ｖ列式，这两种列式都可用线性规划法（ＬＰ）求解，在我国较通行的是Ｑ列式解法，但这种方法存在一些难以弥补的缺陷，为此，某些学者认为Ｖ列式解法较有前途，本文就是该列式解法的具体实施，数值试验表明，Ｖ列式方法通常总能给出快速而可靠的可行解，尤其是只有较少的控制变量被重新校正，有利于在线应用。     

电力市场下的一种无功优化方法

针对市场环境下无功优化目标由最小化一次能源消耗量转变为最大化经济利益这一问题，通过对能量交易过程的分析，提出在电力市场环境下，电网公司为购买无功电量的支出应计入无功优化目标函数；无功优化有可能对电网公司为购买有功电量的支出产生较大的影响；网损减少而节约的支出不等同于购电支出的减少，数字仿真结果表明，所提出的无功优化数学模型是可行的，并具有较好的经济性。     

双层线性规划的一种全局优化方法

根据双层线性规划全局最优解可在约束域极点上达到的性质和线性规划对偶理念,引进上层目标函数对应的一种割平面约束,对双层线性规划的约束域不断进行切割,求得问题更好的可行解,提出了一种利用单纯形法寻找双层线性规划全局最优解的方法。算例说明了算法的求解过程,并验证了算法的有效性。     

电力网无功优化的一种新算法

为了避免常规遗传算法容易出现的“早熟”现象，并提高算法的精度，在无功优化的进化过程中以种群散度为判断尺度将原种群分化为若干子种群，引入了伪并行遗传算法思想。对各子种群独立进行选择、交叉、变异等遗传操作，并在每代遗传操作结束后相互传递有利信息，使各子种群向着更优方向进化。通过对IEEE14节点系统进行测试，论述了所采用的模型及算法的合理性和可行性。     

无功优化方法的研究

无功优化是电力系统安全经济运行的核心问题之一,它的目标是在满足约束条件的前提下,使系统的某个指标或多个指标达到最优。本文较为详细地分析了人工智能方法在无功优化中的应用,即遗传算法、模拟算法、专家系统、人工神经网络法等应用于无功优化的基本思想。     

考虑风电谐波影响与出力随机性的电力系统无功优化方法

电容器组等无功补偿装置的优化调整不仅可以减小电力系统网损,还会对电力系统的谐波潮流与谐波网损产生影响.风电不仅存在出力不确定性,而且会产生谐波污染,影响谐波潮流与谐波网损.然而,传统无功优化方法没有同时考虑风电的谐波特性与出力不确定性对谐波潮流和谐波网损的影响,可能导致谐波超标问题,不利于电力系统降低网损.因此,本文首先构建计及风电谐波影响的电力系统无功随机优化模型.该模型通过场景法对风电出力随机性进行建模,目标函数同时考虑基波和谐波网损,约束条件包括基波和谐波潮流约束、电压谐波总畸变率约束等.然后,针对该谐波约束的无功随机优化模型,本文提出了融合驱动力可调粒子群算法和全连接型深度神经网络的高效求解方法.最后,通过三个修改后的IEEE测试系统对所提模型与方法的有效性进行了验证.     

模糊规划在电力系统无功优化中的应用

对于电力系统无功优化问题,本文采用了线性规划结合模糊数学中寻优原理的综合处理方法,给出了无功优化问题的线性模型及有关各目标函数的最优性隶属函数,从而得出了多目标问题令人满意的结果。     

动态无功优化的混合智能算法

针对存在离散控制设备动作次数约束的动态无功优化问题,提出免疫遗传算法和非线性内点法的混合算法.首先忽略控制设备的离散性和动作次数约束,采用非线性内点法求解初始优化解;然后按照控制变量的性质将原问题分解为连续优化与离散优化2个子问题迭代求解.在离散优化问题中,保持连续变量不变,采用免疫遗传算法优化离散变量,通过特别的编码方式使抗体自动满足动作次数约束;在连续优化问题中,保持离散变量不变,采用非线性内点法优化连续变量.混合算法充分结合了免疫遗传算法和非线性内点法的优点,能较快求解动态无功优化的近似最优解.IEEE14节点系统的仿真结果验证了混合算法的有效性.     

进化规划在优化无功调度中的应用

利用进化规划求解最优潮流问题,在变异尺度,适应度函数值,群体规模等方面进行了研究。在求解最优潮流这个具有多局部极小值的寻优方面,把进化规划所求的结果和传统的基于梯度寻优的ＢＦＧＳ法所求的结果进行比较,指出了进化规划在处理非连续的非平滑的函数寻优方面优于传统的寻优方法。     

电力系统多目标无功优化研究

在传统无功优化模型的基础上,引入了静态电压稳定性指标,建立了综合考虑系统有功网损最小、静态电压稳定裕度最大和电压水平最好的多目标无功优化模型.基于Pareto最优概念的改进多目标粒子群算法应用到多目标无功优化的求解中,对IEEE30节点统进行了仿真计算.优化结果表明,该模型在实现系统经济运行的同时也增强了电网的电压稳定同时求得的一组最优解能够为优化方法的决策提供更多的有效参考,具有实际意义.     

应用人工神经网络的无功／电压控制新方法

本文利用人工神经网络中的HOPFIELD连续模型(HNN)来求解电力系统中的无功优化问题,对HNN模型作了改进,使其能够处理等式约束和不等式约束,从而使得HNN模型可以应用于求解非线性规划问题。在算法上,和传统的无功优化方法不同,本方法不区分状态变量和控制变量,只以节点电压作为DNN模型能量函数中的自变量。该方法开发了HNN神经网权值矩阵的稀疏性。通过对雅可比矩阵的修正,引入了变压器变比的变化。另外,本文还从理论上分析了HNN模型的能量的性质,探讨了一种修正HNN模型能量函数中参数的方法,从而保证了解的可行性。最后,通过两机系统,IEEE-6节点,IEEE-30节点系统的测试,验证了这两种模型的正确性。     

提高大规模电力系统静态电压稳定性的无功补偿方法

基于电力系统潮流方程雅可比矩阵的特征结构分析法,提出了一种以提高系统静态电压稳定性为目标的大规模电力系统无功功率优化补偿方法．该方法研究了与系统静态电压稳定性密切相关的潮流方程雅可比矩阵的最小模特征值及与其对应的左特征向量．以最小模特征值作为系统静态电压稳定裕度指标,以最小模特征值对应的左特征向量作为节点电压对无功功率变化的灵敏度指标,给出了系统在指定工况下,全电网中最有可能发生电压不稳定或电压崩溃的节点,从而为系统无功功率补偿装置的配置提供决策依据。通过对我国某区域电力系统的计算表明,该方法简洁快速,适合求解大规模电力系统电压稳定性的无功功率补偿问题．