电力系统无功规划优化的一种解析方法

基于解耦方法，以各支路无功潮流为规划变量，并考虑了支路无功损耗的影响，构造了无功优化的非增量2次规划模型，其目标为因为无功补偿使有功网损减小获得的收益并扣除补偿费用后的净化现值最大。采用可完全消除增量变量迭代收敛性问题的拉格朗日乘子法和处理不等式约束的“违限取限”法，求解具有环网的电力网无功优化问题并附有算例，模型适用于35～110kV电力系统的无功优化。     

电力系统无功补偿最优规划综合模型

本文提出了一个实用的无功补偿最优规划综合模型。该模型的目标函数计及了无功补偿费用和网络损耗费用,对电力系统在正常和故障时的调压要求、无功补偿点的优化选择以及不同年份要求不同补偿容量等均作了考虑。模型主要包括无功补偿优化和事故情况下调压措施优化两个非线性子模型,采用简约梯度法求解。应用本模型对电力系统作了计算,获得了满意的结果。     

进化策略方法在电力系统无功优化中的应用

将进化策略方法应用于电力系统无功优化,通过对不同类型的变量采用不同的变异方法,解决了模拟进化法中同时处理整型变量和连续变量的混合优化问题。算例表明,该方法具有全局收敛性好,适应性强的优点,并能提高优化解的可行性,其结果优于常规方法。     

免疫算法及其在电力系统无功优化中的应用

提出应用一种新的智能优化算法——免疫算法(IA)来求解无功优化问题.该算法模拟了免疫系统的基本原理,具有抗原模式识别及记忆功能,抗体多样性,抗体自适应调节等优点.在分析无功优化的数学模型和免疫算法的特点的基础上,详细研究了用免疫算法求解无功优化问题的实现方法.对IEEE30节点系统进行了仿真计算,并将优化结果与遗传算法(GA)作了比较,结果表明免疫算法(IA)能有效的应用于电力系统无功优化,并有着更好的全局寻优能力及更快的收敛速度.     

浅谈无功补偿在电力系统中的应用

随着社会的发展,用电量猛增,电网的经济运行日益受到重视。节能降损,提高电力系统输电效率和运行的经济性已成为电力系统研究的主要方向之一。人们根据电力网运行特点,从无功传输过程消耗有功的角度,推行了无功补偿措施。本文根据无功功率的平衡原理,依据无功补偿,分析和研究了无功补偿的具体实施办法,并对其存在的问题及发展前景进行了一定的探讨。     

交直流混合电力系统的无功优化研究

本文对交直流混合电力系统的无功优化问题进行了研究．建立了交直流混合电力系统的无功优化数学模型,该模型的目标函数为交流网络的有功损耗和直流网络的有功损耗之和,优化控制变量考虑到混合电力系统中交流部分以及直流的影响．针对交直流混合系统的特点,提出了适合求解混合系统无功优化问题的实用算法．     

基于果蝇优化算法的电力系统无功优化

针对电力系统无功优化存在的问题,提出了一种基于果蝇优化算法的无功优化。首先将该算法运用到无功优化问题中,并对IEEE30节点进行仿真计算,结果表明,该算法对于求解复杂无功优化问题具有可行性和有效性,同时运用PSO优化算法对IEEE30节点进行了优化,对比结果表明果蝇优化算法具有更好的优化能力。     

模糊决策在电源规划中的应用

将模糊决策应用于电源扩展规划中,提出了电源规划模糊决策方法。     

遗传算法的改进及其在无功优化中的应用

遗传算法是模拟生物进化过程中所得到的一种优化方法。本文介绍了遗传算法的基本理论,然后,首次提出了两蹼改进措施并应用于无功优化中,通过算例,论证了改进后的方法可有效地解决大规模电力系统的无功优化问题。     

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。     

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。     

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.     

一种基于二阶锥规划的配网无功优化算法

在深入分析分布式电源并入配电网对电压的影响基础上,考虑逆变器的快速控制和无功特性,建立了配电网电压无功优化模型,提出一种基于二阶锥规划的配电网无功优化算法,对原始非凸、非线性、NP-难的潮流优化模型进行松弛变换,得到易于求解计算、收敛效果好的二阶锥规划模型,通过IEEE 33节点配电系统算例的计算和分析,表明逆变器参与电压无功优化能够有效地进行电压调节和降低网络损耗,证明了所提优化方法的有效性。     

图形化无功优化软件的开发

介绍了一个电力系统图形化无功优化软件的建模系统、主要功能特点,并对其数学模型和算法过程作了介绍。实例计算表明该软件是实用的。     

基于PPSO算法的电力系统无功优化

电力系统无功优化可以降低系统的有功损耗,保证系统运行的安全性和经济性.采用向量粒子群优化（PPSO）算法求解电力系统无功优化问题,在算法中通过初始化得到向量的相位角,并将相位角引入速度更新过程,这样可以更有效地提高搜索精度.在IEEE-14节点系统中,采用PPSO算法、标准粒子群优化算法、随机惯性权重粒子群优化算法和改进吸引排斥粒子群优化算法进行无功优化仿真实验对比,结果表明,PPSO算法可以更好地降低有功损耗.     

一种改进PSO算法的电力系统无功优化方法

粒子群优化（PSO）算法是一种新兴的群体智能优化技术,其思想来源于人工生命和演化计算理论,PSO通过粒子追随自己找到的最优解和整个群的最优解来完成优化．该算法简单易实现,可调参数少,已得到广泛研究和应用．本文将粒子群优化算法应用到电力系统无功优化问题的研究中,给出了具体的实施流程．为提高PSO的搜索能力,对PSO进行了改进,在算法中加入了第3种极值指导粒子搜索方向．对IEEE-6节点系统的仿真计算结果表明了算法的有效性．