
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1、1基于內(nèi)點(diǎn)法最優(yōu)潮流計(jì)算基于內(nèi)點(diǎn)法最優(yōu)潮流計(jì)算;.2主要內(nèi)容主要內(nèi)容 1、課題研究的意義和現(xiàn)狀 2、 4、 3、最優(yōu)潮流的原對偶內(nèi)點(diǎn)算法最優(yōu)潮流的預(yù)測校正內(nèi)點(diǎn)算法結(jié)論3 概念: 意義: 最優(yōu)潮流問題(OPF)就是在系統(tǒng)結(jié)構(gòu)參數(shù)及負(fù)荷給定的情況下,通過優(yōu)選控制變量,確定能滿足所有的指定約束條件,并使系統(tǒng)的某個(gè)性能指標(biāo)達(dá)到最優(yōu)時(shí)的潮流分布。 電力系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行一直是研究者們的熱門課題。隨著人們對電能質(zhì)量和安全性問題的重視,迫切需要將三方面的要求統(tǒng)一起來考慮。最優(yōu)潮流作為滿足這一目標(biāo)的重要手段,近年來獲得了飛速發(fā)展。 一、課題研究的意義和現(xiàn)狀4 現(xiàn)階段已有的最優(yōu)潮流計(jì)算方法: 1、非線性規(guī)劃法 2、
2、二次規(guī)劃法 3、線性規(guī)劃法 4、內(nèi)點(diǎn)法 5、人工智能方法 內(nèi)點(diǎn)法的優(yōu)越性: 1、收斂速度快。 2、對系統(tǒng)規(guī)模不敏感。 3、對初始點(diǎn)不敏感。 研究現(xiàn)狀5 數(shù)學(xué)模型: f(x)為目標(biāo)函數(shù);h(x)為等式約束條件;g(x)為不等式約束條件。 原對偶內(nèi)點(diǎn)算法: 首先將不等式約束轉(zhuǎn)化為等式約束: 然后構(gòu)造障礙函數(shù),將含不等式約束的優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為只含等式約束的問題:gxgxhtsxfobj)( g 0)( .)(.min .guxg)(glxg)(0, 0ul二、最優(yōu)潮流的原對偶內(nèi)點(diǎn)算法6glx gxgxhtsuluxfobjrjrrjr)( gu )( 0)( . .)ulog()log()(.min
3、.11rjrrjrTTTuluguxgwglxgzxhyxfL11)ulog()log()()()()(用牛頓法求解KKT方程,得到最優(yōu)解。0, 0, 0, 0, 0, 0uLlLwLzLyLxL定義對偶間隙和障礙參數(shù)為:構(gòu)造拉格朗日函數(shù):wzlGapTTurGapu27內(nèi)點(diǎn)法實(shí)質(zhì)上是牛頓法、對數(shù)壁壘函數(shù)法以及拉格朗日函數(shù)法三者的結(jié)合。用對數(shù)壁壘函數(shù)處理不等式約束,用拉格朗日函數(shù)處理等式約束,用牛頓法求解修正方程。(1)初始點(diǎn)的選?。焊欀行能壽E內(nèi)點(diǎn)法對初始點(diǎn)無要求。(2)迭代收斂判據(jù):對偶間隙小于某一給定值(最大潮流偏差小于某一給定值)。 內(nèi)點(diǎn)法小結(jié) 8否 初 始化 計(jì)算互補(bǔ)間隙GapG a
4、 p 計(jì)算擾動(dòng)因子miu 求解修正方程,得各修正量x,y,l,v,z,w 計(jì)算步長ap和ad 更新原始變量和對偶變量k50 輸出“計(jì)算不收斂!”輸出最優(yōu)解。是否是算法流程圖:9 運(yùn)用MATLAB最優(yōu)潮流內(nèi)點(diǎn)算法程序測試的5節(jié)點(diǎn)、9節(jié)點(diǎn)(30節(jié)點(diǎn))d等系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)圖如下所示。5節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖9節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖算例結(jié)構(gòu)圖10 5節(jié)點(diǎn)算例求解過程1、模型11 5節(jié)點(diǎn)算例求解過程122、形成系數(shù)矩陣 5節(jié)點(diǎn)算例求解過程133、形成常數(shù)項(xiàng) 5節(jié)點(diǎn)算例求解過程14 算例迭代過程分析迭代次數(shù)有功源有功出力增量無功源無功出力增量 1-6.3735e-001-7.3690e-002-4.4228e-002-4.74
5、64e-001-4.2441e-001-4.3584e-001 2-5.3094e-0012.5040e-0011.4832e-0014.9030e-0013.7245e-0011.5043e-001 3-1.8794e-002-5.5454e-002-6.4840e-0023.3661e-0011.5342e-0011.1246e-001 4-1.2326e-002-1.8264e-0011.9823e-001-2.0804e-002-1.9440e-0025.0985e-002 5-3.8403e-004-7.6535e-0027.7332e-002-5.7025e-002-2.2982e
6、-0035.3726e-002 6-1.8753e-004-1.0597e-0027.0828e-003-6.3607e-002-2.5433e-002-1.0158e-0021GP2GP3GP1GQ2GQ3GQ 各有功、無功電源出力隨迭代次數(shù)的變化情況 1511V22V33V迭代次數(shù) 1 0 2.9392e-0011.3055e-0013.5565e-0011.3159e-0013.6472e-001 2 0-1.6219e-0017.0709e-002-1.6634e-0016.5108e-002-1.8479e-001 3 0-1.0084e-0013.1243e-002-1.1979e
7、-0012.6502e-002-1.2536e-001 4 0-4.0923e-003-1.2501e-002-1.7413e-0032.7729e-0022.3627e-003 5 0-4.5985e-003-1.0843e-0023.8897e-0035.0155e-0038.9416e-003 6 01.6990e-002-1.1029e-0022.2266e-002-1.1826e-0022.4470e-002節(jié)點(diǎn)電壓相角、幅值隨迭代次數(shù)的變化情況 算例迭代過程分析160246810121416760077007800790080008100820083008400迭代次數(shù)目 標(biāo) 函
8、數(shù)1234567891010891089.510901090.510911091.51092迭代次數(shù)目標(biāo)函數(shù)2468101233.13.23.33.43.53.63.73.83.94迭代次數(shù)目標(biāo)函數(shù)024681012141610-1010-810-610-410-2100102迭代次數(shù)最大不平衡量123456789101110-610-410-2100迭代次數(shù)最大不平衡量02468101210-610-410-2100迭代次數(shù)最大不平衡量 5節(jié)點(diǎn)目標(biāo)函數(shù)變化曲線 9節(jié)點(diǎn)目標(biāo)函數(shù)變化曲線 30節(jié)點(diǎn)目標(biāo)函數(shù)變化曲線 5節(jié)點(diǎn)最大不平衡量變化曲線 9節(jié)點(diǎn)最大不平衡量變化曲線 30節(jié)點(diǎn)最大不平衡量變化曲
9、線收斂特性分析1702468101210-810-610-410-2100102迭代次數(shù)Gap 5節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)對偶間隙變化曲線 9節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)對偶間隙變化曲線 30節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)對偶間隙變化曲線 三個(gè)系統(tǒng)的迭代次數(shù)分別為16、11、12次,迭代次數(shù)較少,計(jì)算時(shí)間短,收斂特性好。 系統(tǒng)規(guī)模擴(kuò)大時(shí),迭代次數(shù)不會(huì)顯著增加,說明算法對系統(tǒng)規(guī)模不敏感。 初始點(diǎn)為非內(nèi)點(diǎn)時(shí),算法也能夠收斂至最優(yōu)解,說明算法對初始點(diǎn)不敏感。 024681012141610-810-610-410-2100102迭代次數(shù)Gap02468101210-810-610-410-2100102迭代次數(shù)Gap收斂特性分析18迭代次數(shù)123456ap
10、0.67690.51300.99950.99950.99950.9995ad0.23460.55560.87620.9013 0.99950.9995迭代次數(shù)123456ap0.61360.90200.94260.72060.77540.9716ad0.74280.9239 0.68630.68420.9323 0.9838迭代次數(shù)789101112ap0.94430.87420.99950.95220.99950.9995ad0.90230.9995 0.99950.99950.99950.9995迭代次數(shù)7891011ap0.99950.55020.94180.99950.9995 ad
11、0.9426 0.99950.8723 0.9995 0.9995 9節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)迭代步長30節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)迭代步長收斂特性分析19 下表為計(jì)算過程中5節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)的迭代步長:迭代次數(shù)12345678ap0.52220.00160.40270.34440.00160.93650.33770.6978ad0.08120.23610.38560.52500.03210.84940.85460.8718迭代次數(shù)910111213141516ap0.00110.00480.32270.57530.99950.99950.99950.9995ad0.99950.00910.00020.56610.95460.9995
12、0.99950.9995 分析可知,迭代過程開始時(shí)步長過小是制約5節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)求解速率的主要原因。 收斂特性分析20slack42351 551 MW 178 Mvar 216 MW 262 MvarAMVAAMVAAAmpsAAmpsAAmps 200 MW 100 Mvar 370 MW 130 Mvar 160 MW 80 Mvar550.58 MW-550.58 MW177.08 MW-156.35 MW-215.69 MW215.69 MW173.50 MW-160.67 MW 2.04 MW 0.63 MW 0.48 rad 1.07 pu 1.10 pu 0.40 rad -0.06
13、 rad 1.08 pu 1.10 pu 0.00 rad 0.90 pu -0.01 rad 20.73 MW 12.83 MW 2.67 MW仿真結(jié)果分析 運(yùn)用powerworld仿真的5節(jié)點(diǎn)算例結(jié)果如下圖所示:21 運(yùn)用powerworld仿真的9節(jié)點(diǎn)算例結(jié)果如下圖所示:slack12 140 MW 6 Mvar3 172 MW -14 Mvar4AAmps56789AAmpsAAmpsAAmpsAAmpsAAmpsAAmpsAAmpsAAmps 90 MW 30 Mvar 125 MW 50 Mvar 100 MW 35 Mvar1.1000 pu0.1971 rad1.0995 pu
14、0.1246 rad1.0890 pu0.1049 rad1.1000 pu0.1601 rad1.0888 pu0.2444 rad1.0997 pu0.0000 rad1.0868 pu-0.0048 rad1.0750 pu0.0072 rad1.0633 pu-0.0187 rad140.15 MW 6.02 Mvar-140.15 MW 4.15 Mvar 34.24 MW 3.24 Mvar- 34.15 MW-20.30 Mvar- 65.85 MW-14.70 Mvar 66.29 MW -6.64 Mvar-172.20 MW 28.33 Mvar172.20 MW-13.5
15、8 Mvar105.91 MW -7.39 Mvar-102.91 MW-13.30 Mvar-102.30 MW -4.90 Mvar105.91 MW-21.69 Mvar- 22.09 MW-36.70 Mvar 22.20 MW 17.26 Mvar- 12.24 MW 6.96 Mvar 12.30 MW-25.10 Mvar- 9.96 MW-24.22 Mvar 9.96 MW 24.56 Mvar 0.00 MW 0.09 MW 0.44 MW 0.00 MW 3.00 MW 3.62 MW 0.11 MW 0.06 MW 0.00 MW 用MATLAB潮流程序計(jì)算出的結(jié)果和用
16、powerworld進(jìn)行仿真的結(jié)果是一致的,這也驗(yàn)證了MATLAB潮流程序的正確性。仿真結(jié)果分析22coafDDL*2在預(yù)測階段先由仿射方程afafDL*2然后再由校正方程解出仿射方向。cocoDL*2解出校正方向。coaf 將仿射方向與校正方向相加,得總的牛頓方向。修正方程可簡寫為: 預(yù)測校正內(nèi)點(diǎn)法在原對偶內(nèi)點(diǎn)法的基礎(chǔ)上,每次迭代中增加了一次前代回代運(yùn)算。預(yù)測校正內(nèi)點(diǎn)法的原理:三、最優(yōu)潮流的預(yù)測校正內(nèi)點(diǎn)算法23初 始化計(jì) 算 互 補(bǔ) 間 隙GapG a p計(jì)算擾動(dòng)因子miu求解修正方程,得總的修正量x,y,l,v,z,w計(jì)算步長ap和ad更新原始變量和對偶變量k50輸出“計(jì)算不收斂!”輸出最
17、優(yōu)解。求解仿射方程得仿射方向,計(jì)算修正方程右端項(xiàng)是否是否算法流程圖:24 下圖為三個(gè)算例的對偶間隙隨迭代次數(shù)的變化情況:05101510-1010-810-610-410-2100102迭代次數(shù)Gap01234567891010-610-410-2100102迭代次數(shù)Gap1234567891010-810-610-410-2100102迭代次數(shù)Gap5節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)對偶間隙變化曲線9節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)對偶間隙變化曲線 30節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)對偶間隙變化曲線 從圖中可以看出,預(yù)測校正內(nèi)點(diǎn)算法的收斂過程比原對偶內(nèi)點(diǎn)法更加迅速。收斂特性分析25 三個(gè)算例在采用預(yù)測校正內(nèi)點(diǎn)法時(shí),迭代次數(shù)均比原對偶內(nèi)點(diǎn)法要少,計(jì)算時(shí)間明顯縮短
18、。 其原因是增加的預(yù)測校正環(huán)節(jié)和松弛條件的二次特性可以使算法的搜索方向更加逼近中心路徑,從而獲得更好的收斂特性。 對比分析節(jié)點(diǎn)數(shù)迭代次數(shù) 計(jì)算時(shí)間 5原對偶內(nèi)點(diǎn)法160.161406 seconds預(yù)測校正內(nèi)點(diǎn)法140.075092 seconds 9原對偶內(nèi)點(diǎn)法110.391590 seconds預(yù)測校正內(nèi)點(diǎn)法90.103495 seconds 30原對偶內(nèi)點(diǎn)法125.570341 seconds預(yù)測校正內(nèi)點(diǎn)法91.113771 seconds26wzvl,通過將的方程放在修正方程以外求解,來降低系數(shù)矩陣的 維數(shù),從而簡化計(jì)算,提高運(yùn)算速度。修正方程可寫為:yxTxxLLyxxhxhH0)()(zTxLxxgl)()(wTxLxxgv)()(11ulzTxLZLLxxgZLz)()(u11uwTxLWLUxxgWUw其余求解步
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