用最优潮流分析实时电价下的传输拥挤管理

研究了在电力市场联营交易模式下,采用节点实时电价机制时的传输拥挤管理问题．用基于最优潮流的节点实时电价算法及软件,分析了用户侧可中断供电管理和电网无功补偿设备对消除传输拥挤的作用,并与通过传输拥挤合同的管理方式进行了比较．对一个５ 节点简化系统的全面数值分析表明,所提模型和算法的实用性．     

新的基于最优潮流的有功无功一体化实时电价模型及算法

提出一种新的基于最优潮流（ＯＰＦ）的有功无功一体化实时电价模型及算法．该模型以ＯＰＦ取代传统实时电价理论中的经济调度概念,考虑电厂无功支持辅助服务的定价,同时采用新电网可变成本函数,保证了电网公司的投资回收．ＯＰＦ采用牛顿法求解．对ＩＥＥＥ－３０ 节点试验系统多种运行方式进行了数值计算,结果表明,所提模型是合理可行的,算法是鲁棒有效的．     

预测校正对偶内点法在实时电价的应用研究

在系统安全运行基础上,基于最优潮流算法的实时电价估计能有效的反映出系统的安全运行状况和发电费用。本文提出基于预测校正对偶内点法(predictor-corrector primal-dual interior point method,PCPDIPM)的最优实时电价计算。该算法与传统算法相比,其收敛性和鲁棒性更好。通过Matlab仿真,在考虑不同中心参数设置对算法的影响下,与原对偶内点法(primal-dual interior point method,PDIPM)作比较。算例结果表明,随着系统规模扩大,预测校正对偶内点法收敛快速、效率高的特点表现更为明显,具备在线快速计算的潜力。     

电力系统最优潮流算法综述

本文阐明了电力系统最优潮流研究目的及意义,总结了国内外关于电力系统最优潮流算法的研究现状,介绍了求解最优潮流的经典算法,智能优化方法,同时指出了各种算法的优缺点;并根据目前最优潮流存在的问题提出了今后的研究方向。     

基于改进遗传算法的电力系统最优潮流

电力系统最优潮流问题（OPF）是多目标、多控制变量的混合非线性优化问题,能否实现离散变量的精确处理,将直接影响其计算。结果是否真正符合电力系统的实际状况．能否指导实际电网运行方式的规划问题。遗传算法是解决多目标混合优化问题的全局优化算法,可以实现离散变量的精确处理,其不足是优化时间长、易于收敛于局部极值点等。为解决传统遗传算法的搜索时间长,易落入局部极值点的不足,本文对传统遗传算法的一些遗传操作做了一些改进,经IEEE30节点标准电网数据计算分析,证明其优化结果比传统遗传算法更优。     

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。     

基于微分进化算法的电力系统最优潮流

将微分进化算法（Differential Evolution,DE）应用到电力系统最优潮流（Optimal Power Flow,OPF）问题中,以系统总发电成本为目标函数,除平衡节点外发电机节点有功功率、发电机节点电压幅值和可调变压器变比作为控制变量,建立了DE-OPF的数学模型．基于增广拉格朗日函数法,将状态变量约束考虑入优化的目标函数中．以IEEE30节点测试系统进行了测试,仿真结果表明,与两种遗传算法和一种改进的粒子群算法：传统遗传算法（canonical genetic algorithm,CGA）、自适应遗传算法（adapive genetic algorithm,AGA）和全面学习粒子群算法（CLPSO）相比,DE算法具有较好的全局寻优能力和较快的收敛速度,能有效地解决最优潮流问题．     

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。     

敏感法无功最优潮流

本文提出了基于敏感度方法的无功最优潮流的新算法。该算法利用微机可计算200节点规模的系统,收敛性好,计算速度快。使用该算法,可使试算系统降损8-14％,使系统获得较大的经济效益。该程序可以协助调度人员进行在线无功调度和电压控制以保证电压质量。 试算IEEE118节点例题以及国内的49、61、99和200节点系统,效果均较满意。     

基于参数控制变量最优潮流算法在电力系统配网无功优化中的应用

在电力系统配网无功优化计算中,由于总的无功最优补偿容量无法确定,所以传统的等网损微增率方法无法得到一个较优的补偿方案;另外,在配网的实际运行中,当电压偏差较大时,有载调压变压器往往作为调节电压的手段而对无功功率的分布产生影响,这也使得等网损微增率方法难以实现.为了解决该问题,提出了一种将基于参数控制变量的最优潮流算法作为主要手段的新型无功优化方法.该方法以最小化平衡节点的注入功率为目标函数,将并联补偿的电容器组的电纳值和可调变压器的变比作为控制变量,在计算过程中计入了由于进行无功补偿所造成的网络参数变化,从而提高了计算精确度.最后给出了该方法应用于IEEE-30节点系统的计算实例.     

基于混沌优化算法的电力系统经济调度和最优潮流

针对电网及电厂经济运行的要求，依据混沌运动的遍历性、规律性、随机性等特点，采用了一种改进的混沌优化方法对电厂与电网进行经济调度。该方法利用混沌变量进行搜索寻优，能不断缩小优化变量的搜索空间并不断提高搜索精度，从而有较高的搜索效率，仿真结果表明，本方法搜索速度快，求解精度高，且使用方便。     

当前竞价上网和实时电价的一些问题

在提出发电竞价模型问题的基础上，对当前提出的各种模型进行了探讨；然后对实时电价模型和定义做了描述，介绍并且讨论了当前的一些研究情况，并指出了这些方法的不足。     

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.     

计及无功成本的实时电价模型

将无功成本应用到实时电价理论中，应用增广拉格朗日乘子法推导实时有功和无功电价的精确模型，并就其乘子的物理意义进行了解释。文中通过算例验证了所提模型的有效性。     

基于遗传算法的FACTS网络最优潮流计算

基于遗传算法建立了一种新的含有FACTS元件的网络最优潮流模型。该模型引入了两种不同的FACTS元件，通过ward＆Hade-6节点系统进行仿真计算，得出用遗传算法选择最佳调节状态可较快达到系统总网损最小，且潮流都在安全极限内。该算法具有较好的实用性。