[發明專利]一種電力系統非凸單目標最優潮流全局解的一維下降搜索法

有效

• 申請號: 202110030468.5
• 申請日: 2021-01-11
• 公開（公告）號: CN112861315B
• 公開（公告）日: 2022-11-01
• 發明（設計）人: 楊柳林
• 申請（專利權）人: 廣西大學
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;G06Q10/04;G06Q50/06;H02J3/00;H02J3/06;G06F111/04;G06F111/10
• 代理公司: 南寧深之意專利代理事務所(特殊普通合伙) 45123
• 代理人: 徐國華

本發明公開了一種電力系統非凸單目標最優潮流全局解的一維下降搜索法，包括以下步驟：1）確定目標函數；2）確定約束條件；3）做初次潮流計算，得到初次潮流解及初始目標函數值；4）將初始目標函數值減去一個正的小偏差量，并帶入原目標函數得到一個等式方程，進而與約束條件構成方程組；5）對形成的方程組采用內點法求解，得到新的潮流解和目標函數值；6）重復執行步驟4）和步驟5），當出現方程組無解情況時，則循環終止，而上一步迭代得到設定值和方程組的解即是所需的全局最優值和全局最優解。本發明能夠解決陷入局部極值點的問題，保證往全局極值點方向持續搜索；同時能夠正確辨識全局極值點，保證所求全局極值的可靠性。

技術領域

本發明屬于電力系統智能控制技術領域，具體涉及了一種電力系統非凸單目標最優潮流全局解的一維下降搜索法。

背景技術

最優潮流(Optimal Power Flow，OPF)就是當電力系統結構參數及負荷情況給定時，通過調整控制變量，找到既滿足所有指定的系統運行和安全約束條件，并使得預定的系統性能指標達到最優的潮流分布。最優潮流問題的研究主要分為以下兩個方面：一方面如機組組合問題、動態無功約束等，在最優潮流模型中增加約束條件和優化目標，分析解決大規模電力系統工程問題。另一方面，最優潮流問題往往是NP-hard(Non-deterministicPolynomial)問題，如引入凸規劃方法、不確定性算法等優化方法，保證電力系統最優潮流的全局極值精確可靠求解。

優化算法是解決最優潮流問題的重要基礎，算法的好壞直接決定了最優潮流解的優劣。現有的全局優化算法，無論是概率性算法還是確定性算法，都有各自的優缺點，需要進一步完善。概率性算法形式簡單、魯棒性強，但其把優化問題黑箱化、隨機搜索的特點使得求解效率不高，受搜索時間限制時往往只得到近似解；確定性搜索算法利用了優化問題的解析信息，有明確的搜索方向，效率高，但當優化問題的解析信息不具備嚴格全局性質時，則會導致搜索陷入局部極值點。因此若采用傳統優化算法只能得到局部極值解，而不能可靠求解全局最優解。

發明內容

本發明的目的在于針對現有技術中存在的電力系統非凸潮流優化問題，提出了一種電力系統非凸單目標最優潮流全局解的一維下降搜索法。本發明是一種單目標優化算法，能夠有效解決全局極值尋優過程中的極值點跳轉和判斷的難題，并應用于常規最優潮流問題。

電力系統最優潮流數學模型為：

式(1)中：F為目標函數，h為等式約束，g為不等式約束，和u為連續變量u的上、下限，符號m、p和n分別表示等式約束、不等式約束以及變量的個數，符號Rⁿ表示n維的實向量空間；OPF問題即是在滿足h和g的約束條件下，從可行域中找到一個解u使得f達到最小值。

為了實現上述目的，本發明采用了以下技術方案：

一種電力系統非凸單目標最優潮流全局解的一維下降搜索法，其是根據優化問題的全局性質的解析信息而構建的確定性全局最優值搜索方法，具有明確的全局性質解析信息，搜索方向為一維下降方向，能夠解決陷入局部極值點的問題，保證往全局極值點方向持續搜索；同時也給出了搜索終止的判斷機制，能夠正確辨識全局極值點，保證所求全局極值的可靠性。

所述一維下降搜索法包括以下步驟：

1)確定目標函數；

2)確定約束條件；

3)做初次潮流計算，得到初次潮流解及初始目標函數值；

4)將初始目標函數值減去一個正的小偏差量，并帶入原目標函數得到一個等式方程，進而與約束條件構成方程組；

5)對形成的方程組采用內點法求解，得到新的潮流解和目標函數值；