智能電網(wǎng)最優(yōu)潮流計(jì)算方法及其收斂性研究.pdf

1、在智能電網(wǎng)的環(huán)境下，潮流計(jì)算作為其基本的分析工具有著非常重要的地位。為了將電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性，安全性以及電能質(zhì)量三方面要求與潮流計(jì)算完美的結(jié)合起來(lái)，人們提出了最優(yōu)潮流計(jì)算。最優(yōu)潮流深受電力系統(tǒng)規(guī)劃設(shè)計(jì)人員和運(yùn)行調(diào)度人員的青睞，在電力系統(tǒng)規(guī)劃、運(yùn)行、分析和控制中起著重要的作用。
　　本文首先針對(duì)牛頓法潮流計(jì)算的初值敏感性問(wèn)題，提出了最優(yōu)初值選取方法。解決了由于初值選取不當(dāng)造成的潮流計(jì)算不收斂問(wèn)題。其次，針對(duì)內(nèi)點(diǎn)法，簡(jiǎn)化梯度法等方法在最優(yōu)

2、潮流計(jì)算中出現(xiàn)的初值敏感問(wèn)題以及計(jì)算量過(guò)大等問(wèn)題，提出了基于Fisher函數(shù)的廣義梯度投影最優(yōu)潮流算法。最后，為了使最優(yōu)潮流獲得更快的收斂速度，更方便的處理離散變量，運(yùn)用雙Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)求解最優(yōu)潮流。文中的主要工作如下:
　　(1)提出了牛頓法潮流計(jì)算的收斂性判據(jù)，來(lái)判斷初值能否使潮流方程得到收斂解。若初值可行，根據(jù)所提出的最大迭代次數(shù)估計(jì)判據(jù)，對(duì)潮流計(jì)算的迭代次數(shù)進(jìn)行初步估計(jì)。通過(guò)以上兩個(gè)判據(jù)可以對(duì)所選初值能否使潮流

3、方程收斂進(jìn)行一個(gè)初步判斷，從而避免了初值任意選取造成的冗余計(jì)算。針對(duì)于牛頓法的初值敏感性問(wèn)題，結(jié)合所提出的兩個(gè)判據(jù)，利用遺傳算法提出了最優(yōu)初值的選取方法。IEEE標(biāo)準(zhǔn)節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)和通遼電網(wǎng)的實(shí)例仿真結(jié)果可以證明所提出的最優(yōu)初值選取方法的有效性。
　　(2)提出了基于Fisher函數(shù)的廣義梯度投影最優(yōu)潮流算法。該方法與簡(jiǎn)化梯度法相比，不必每次迭代都求解潮流方程，大大減少了計(jì)算量。并運(yùn)用動(dòng)態(tài)選取罰函數(shù)技術(shù)，避免了由于罰函數(shù)選取不當(dāng)導(dǎo)致的病

4、態(tài)條件數(shù)。與內(nèi)點(diǎn)法相比，擴(kuò)大了初值的選取范圍，避免了初值選取不當(dāng)導(dǎo)致收斂過(guò)程的不穩(wěn)定或使尋優(yōu)進(jìn)展緩慢。IEEE標(biāo)準(zhǔn)節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)的仿真結(jié)果驗(yàn)證了該算法的有效性，并將簡(jiǎn)化梯度法，內(nèi)點(diǎn)法以及廣義梯度投影法最優(yōu)潮流計(jì)算分別運(yùn)用到通遼電網(wǎng)實(shí)例計(jì)算中，作出對(duì)比分析，仿真結(jié)果驗(yàn)證了基于Fisher函數(shù)的廣義的梯度投影法的快速收斂性和穩(wěn)定性。
　　(3)運(yùn)用雙Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行最優(yōu)潮流計(jì)算。雙Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分為兩個(gè)部分:首先，利