电力工业的市场化改革对最优潮流(Optimal Power Flow,OPF)的计算精度和速度提出了更高的要求。在分析最优潮流理论及其算法的基础上,对比一些经典解算法,引入粒子群优化算法(PSO)来计算发电厂成本耗费问题。考虑到传统PSO算法处理OPF约束条件时,对随机粒子个体的质量和速度的选取不能保证,且收敛速度慢,并容易陷入局部最优解,提出改进的混沌粒子群算法,即利用混沌运动特性来改进粒子群算法。利用该算法与其他算法对IEEE5节点算例进行分析比较,结果表明改进的混沌微粒群优化算法可较好处理最优潮流约束条件,有效提高了PSO算法的全局收敛能力和计算精度。在处理最优潮流问题上具有一定的有效性和优越性。
提出一种求解最优潮流(OPF)问题的新算法——解耦半光滑牛顿型算法.该算法是对作者的投影半光滑N ew ton算法的改进和提高,它除了保持原算法不必识别不等式约束、对界约束的特殊处理以减少讨论问题的维数等优点外,其显著的特点是结合了电力系统固有的弱耦合性质,构造了求解OPF问题的一类解耦半光滑牛顿算法.解耦算法可达到加快计算速度、提高计算效率的目的.IEEE多个算例的数值实验以及与其他方法的比较均显示了新算法具有良好的计算效果.
