基于混合优化算法的电网规划方法
基于混合整数规划的路径规划优化研究
基于混合整数规划的路径规划优化研究路径规划是指在给定的地图和起终点条件下，找到一条最优路径的过程。
而在现实生活中，路径规划问题往往受到不同约束条件的限制，如时间、距离、交通流量等。
因此，采用混合整数规划方法来优化路径规划方案成为一种有效的解决策略。
一、问题描述在路径规划问题中，给定一个有向带权图G=(V,E)，其中V表示节点集合，E表示边集合。
每条边e∈E都有一个非负的权重w(e)，表示从节点v到节点u的成本。
同时，假设起点为s，终点为t。
我们的目标是找到一条从s到t的最优路径，使得路径上的总成本最小。
路径的成本可以由多种因素组成，如距离、时间、经过的节点数等。
二、混合整数规划模型为了解决路径规划问题，我们可以建立如下的混合整数规划模型：Minimize ∑w(e)*x(e)subject to∑x(e) = 1, ∀v∈V （路径限制：每个节点只能有一个入度和一个出度）∑x(e) - ∑x(e') = 0, ∀v∈V\{s,t} （流平衡约束：除了起终点之外的节点流入流出要平衡）x(e) ∈ {0,1}，∀e∈E （边的选择变量为0-1整数）其中，x(e)表示边e是否被选择，选中为1，否则为0。
该目标函数为路径上的总成本，约束条件保证了路径的连通性和流平衡性。
三、求解方法为了求解混合整数规划模型，我们可以采用分支定界法或者启发式搜索算法。
分支定界法是一种穷举搜索的方法，通过逐步分解原问题，逐步减少问题规模，最终得到问题的解。
而启发式搜索算法通过设定启发函数，根据预先设定的规则选择下一步的搜索方向，从而提高搜索效率。
四、案例研究为了验证混合整数规划方法在路径规划优化问题中的有效性，我们以城市交通规划为例进行案例研究。
假设有一城市交通网络图，包含多个路口和道路，每条道路都有一个权重，表示通过该道路的时间成本。
我们需要计算从一个路口到另一个路口的最优路径，使得总时间成本最小。
我们可将该问题建模为混合整数规划问题，并使用相应的求解方法求得最优路径。
基于多目标优化算法的电力系统潮流计算与优化
基于多目标优化算法的电力系统潮流计算与优化电力系统潮流计算与优化是电力系统运行与管理中的关键问题。
为了确保电力系统的稳定运行和高效利用，需要进行潮流计算与优化，以合理分配电力资源，优化电力系统的供需关系，并确保电力系统的安全性和可靠性。
本文将介绍基于多目标优化算法的电力系统潮流计算与优化方法。
电力系统潮流计算是分析电力系统中各节点电压、功率和电流等参数的计算过程。
潮流计算可以帮助了解电力系统的工作状态，找出潮流阻塞点，评估电力系统的稳定性，并指导电力系统的运行和管理。
传统的潮流计算方法通常采用迭代算法，如牛顿-拉夫逊法和高斯-赛德尔法等。
然而，这些方法在处理大规模电力系统时效率较低，求解过程复杂，而且只能解决单一目标的优化问题。
基于多目标优化算法的电力系统潮流计算与优化方法能够有效地处理复杂的多目标潮流计算和优化问题。
多目标优化算法是指在存在多个冲突目标的情况下，通过寻找一组达到最优折衷解的算法。
常见的多目标优化算法包括遗传算法、粒子群优化算法和模拟退火算法等。
在电力系统潮流计算与优化中，多目标优化算法可以应用于以下方面：首先，多目标优化算法可以用于电力系统的负荷分配优化。
通过合理分配电力系统中各节点的负荷，可以实现电力系统的负荷均衡，减少电力系统的过负荷运行，提高电力系统的利用率。
多目标优化算法可以根据不同的目标函数，如供电可靠性和负荷均衡度等，找到一组最优的负荷分配方案。
其次，多目标优化算法可以用于电力系统的电压控制优化。
电压控制是电力系统中非常重要的环节，它可以确保电力系统中各节点的电压在合理范围内，避免电压过高或过低对电力设备造成损害。
多目标优化算法可以通过调整电力系统中各节点的发电功率、功率因数和无功功率等参数，来优化电力系统的电压控制。
此外，多目标优化算法可以用于电力系统的输电线路优化。
输电线路是电力系统中能量传输的重要通道，其合理布置和优化可以提高输电效率和系统可靠性。
多目标优化算法可以通过调整输电线路的位置、容量和线路路径等参数，来优化电力系统的输电线路布局。
混合动力车辆电力系统的优化控制算法研究
混合动力车辆电力系统的优化控制算法研究摘要：随着对环境保护和能源效率的关注日益提高，混合动力车辆作为一种新能源汽车，受到了广泛的关注。
而混合动力车辆的电力系统是其核心技术之一，对其进行优化控制算法研究，对提高车辆的燃料经济性和性能具有重要意义。
本文通过综述国内外相关研究，结合实际案例分析，探讨混合动力车辆电力系统的优化控制算法，希望为混合动力车辆技术的发展提供参考。
1. 引言混合动力车辆（Hybrid Electric Vehicle，HEV）是指采用多种能源形式为动力源的车辆，一般包括内燃机和电动机两种能源。
混合动力技术利用电力与燃油的混合作为动力源，有效地提高了燃料经济性和行驶性能。
电力系统作为混合动力车辆的核心技术之一，在实际应用中面临着诸多挑战，包括能量管理、动力分配和控制策略等。
因此，优化控制算法的研究具有重要意义。
2. 混合动力车辆电力系统的结构混合动力车辆的电力系统一般包括能量存储系统（ESS）、电动机、发动机和功率分配器等。
能量存储系统一般采用电池组和超级电容器等，它们能够存储能量并提供电动机所需的电能。
发动机则通过燃烧燃料产生动力，并驱动发电机发电，以供电池组充电和驱动电机。
功率分配器用来控制发动机和电动机的动力输出，并实现能量的回收和再利用。
3. 混合动力车辆电力系统的优化控制算法（1）能量管理算法能量管理算法是控制混合动力车辆电力系统能量流动的重要算法。
其主要目标是通过合理的能量分配，最大限度地提高燃料经济性。
在能量管理算法的设计中，可以考虑车辆的驾驶需求、电池状态、动力分配和发动机工作模式等因素。
常用的算法包括最优功率分配算法、模型预测控制算法和最小乘数规则控制算法等。
（2）动力分配算法动力分配算法用于控制发动机和电动机的功率输出，以满足驾驶需求并实现能量的高效利用。
一般情况下，动力分配算法根据不同的驾驶模式、车速和电池状态等因素，确定发动机和电动机的工作状态和工作比例。
多阶段电网规划模型与混合优化方法
电 力
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２１ ０ ０年 第 １ ０期
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（ ． 江 省 电力 设 计 院 ，杭 州 １浙
型 和 优 化 方 法 。为 此 ，本 文 提 出基 于 系统 可 靠 性
的 多 阶段 电 网规 划 模 型及 其 混 合 优 化 方 法 。
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浙 江 电 力
２１ ０ ０年第 １ ０期
１ 系 统 可 靠 性 约 束
系统 可靠 性 计 算 通 常建 立 在 对 研 究 系统 进 行 故 障 后果 分 析 的基 础 上 ，通过 分 析 故 障事 件 对 系 统 所 造 成 的 影 响 ，达 到 计 算 可 靠 性 指 标 的 目的 。 为 确 定 故 障事 件 对 系 统 所 造成 的影 响 ，需 要 通 过
但 如 果 平衡 节 点 的 发 电 出 力也 受 约 束 ，则 应 增 加
全 系 统功 率 平 衡 方 程 式 （ ） ３。 由式 （ ） ４ 消 去 ，可 以 得 到 Ｌ Ｃ模 型 的 ２ 、（ ） Ｓ 更 简 洁形 式 ：
可 行 的 优 化 方 案 可 以 取 得 巨 大 的 经 济 和 社 会 效
益 ，但 由 于 电 网规 划 的 复杂 性 和庞 大 工 作 量 ．传 统 方 法 一般 仅对 少 量 方 案 分 析 比选 。用 优 化 方 法
取代 传 统 规划 方 法 需 要 建 立 更 实 用 有 效 的 规 划模
中图 分 类 号 ： Ｍ７ ５ Ｔ １ 文 献标 志码 ： Ａ 文章 编 ห้องสมุดไป่ตู้ ：１ ０ — ８ １ ２ １ １ — ０ １ ０ ０ ７ １ ８ （ ０ ０）０ ０ ０ — ５
电网的电力调度与优化方法
电网的电力调度与优化方法电力调度和优化是电网运营中的重要环节，它涉及到如何合理地安排电力的生成、输送和使用，以及如何提高电网的运行效率和经济性。
本文将介绍电网的电力调度与优化方法，包括分布式电源的接入、电力需求预测、优化调度算法等内容。
一、分布式电源的接入随着可再生能源的大规模发展和分布式能源系统的兴起，分布式电源逐渐成为电力调度和优化的一个重要方向。
分布式电源的接入可以提高电网的可靠性、灵活性和经济性，减少传统中央化发电方式对环境的影响。
在分布式电源接入的过程中，需要考虑电力输送、能源管理和需求响应等方面的问题，以确保系统的稳定运行。
二、电力需求预测准确地预测电力需求是进行电力调度和优化的前提。
电力需求的预测可以帮助电网运营者合理安排电力的产生和输送，避免供需失衡带来的经济损失和能源浪费。
现代电力需求预测技术通常利用统计模型、人工智能和机器学习算法等方法，结合历史数据和实时数据进行预测。
这些技术可以处理大量复杂的数据，并根据历史趋势和影响因素进行准确的预测。
三、优化调度算法优化调度算法是电力调度和优化的核心内容。
通过运用优化调度算法，可以在满足电力供需平衡的前提下，最大化电网的运行效率和经济性。
优化调度算法的核心思想是通过对电力系统进行建模和求解，得出最优的发电方案和输电方案。
常用的优化调度算法包括线性规划、整数规划、遗传算法和模拟退火算法等。
这些算法可以针对不同的电力系统进行优化，满足电力供需平衡和系统稳定运行的要求。
四、接入可再生能源接入可再生能源是实现电力调度和优化的重要途径。
可再生能源具有不可再生能源所不具备的优势，如低碳排放、清洁无污染等。
通过合理利用可再生能源，既可以减少对传统能源的依赖，又可以提高电网的抗灾能力和供电可靠性。
对于可再生能源的接入，需要考虑到其不稳定性和间歇性的特点，合理安排电力的调度和使用，以确保系统的平稳运行。
五、智能电网技术的应用智能电网技术的应用是电力调度和优化的重要手段。
基于混合整数二阶锥规划的主动配电网有功无功协调多时段优化运行
基于混合整数二阶锥规划的主动配电网有功无功协调多时段优化运行一、本文概述Overview of this article随着可再生能源的大规模接入和电力电子设备的广泛应用，主动配电网（Active Distribution Network, ADN）的运行和管理面临着前所未有的挑战。
有功功率和无功功率的协调优化是保障ADN安全、经济、高效运行的关键。
本文提出了一种基于混合整数二阶锥规划（Mixed-Integer Second-Order Cone Programming, MISOCP）的主动配电网有功无功协调多时段优化运行方法。
该方法旨在通过综合考虑ADN中的多种约束条件和运行目标，实现有功和无功功率的协同优化，提高配电网的运行效率和稳定性。
With the large-scale integration of renewable energy and the widespread application of power electronic devices, the operation and management of Active Distribution Network (ADN) are facing unprecedented challenges. The coordinated optimization of active and reactive power is the key to ensuring the safe, economical, and efficient operation of ADN. Thisarticle proposes a multi period optimization operation method for active and reactive power coordination in active distribution networks based on Mixed Integer Second Order Cone Programming (MISOCP). This method aims to achieve collaborative optimization of active and reactive power by comprehensively considering various constraints and operational objectives in ADN, and improve the operational efficiency and stability of the distribution network.本文首先介绍了ADN的特点和面临的挑战，然后详细阐述了有功无功协调优化的重要性。
电力系统中的能源优化算法使用方法
电力系统中的能源优化算法使用方法电力系统是现代社会不可或缺的基础设施，它为我们提供了稳定可靠的电能供应。
然而，随着能源需求的增长和环境问题的日益突出，电力系统的能源利用率和效率成为了亟待解决的问题。
为此，能源优化算法逐渐成为电力系统优化的关键工具。
本文将介绍电力系统中常见的能源优化算法并介绍其使用方法。
一、能源优化算法简介能源优化算法是一种基于数学模型和计算机技术的方法，通过优化电力系统的能源配置和运行策略，以提高能源利用效率，减少能源成本，降低环境污染和碳排放。
常见的能源优化算法包括线性规划、整数规划、混合整数规划、动态规划、遗传算法、粒子群算法等。
二、线性规划线性规划是最基础和常用的能源优化算法之一。
其基本思想是在给定的线性约束条件下，通过线性目标函数的最小化或最大化求解出最优解。
在电力系统中，线性规划常用于电力系统的负荷调度问题。
首先，建立电力系统的数学模型，包括电力供给和负荷需求的线性关系、电力设备的运行约束条件等。
然后，将目标函数定义为最小化能源成本或最大化供电可靠性，并利用线性规划算法求解出最优的能源供给策略。
三、整数规划整数规划是在线性规划的基础上引入整数变量，将问题的解限制在取整数值的约束条件下的优化问题。
在电力系统中，整数规划常用于电力系统的容量扩充和投资决策问题。
例如，对于一个电网规划问题，我们需要确定在给定的负荷需求下，应该建设哪些发电厂、输电线路和变电站，并确定它们的容量和位置。
整数规划算法可以帮助我们在多个备选方案中找到最优的解决方案。
四、混合整数规划混合整数规划是在整数规划的基础上引入了部分连续变量的优化问题。
在电力系统中，混合整数规划常用于综合考虑电力系统的供需平衡、能源经济性和环境效益的多目标优化问题。
例如，我们可以将目标函数定义为最小化总成本和最大化供电可靠性的加权组合，并通过混合整数规划算法求解得到最优的能源配置方案。
五、动态规划动态规划是一种基于状态转移方程的优化方法，常用于求解具有重叠子问题特性的优化问题。
配电网容量规划与优化方法综述
配电网容量规划与优化方法综述随着城市化进程的加快，配电网容量规划和优化在现代电力系统中显得越来越重要。
一个优化的配电网能够有效提高系统的可靠性、经济性和可持续性，满足日益增长的电力需求。
本文将对配电网容量规划和优化方法进行综述，包括传统的方法和最新的技术进展。
一、配电网容量规划方法1. 传统方法传统的配电网容量规划方法主要基于统计数据和经验公式，通常通过分析历史负荷数据来预测未来的负荷需求。
这些方法简单直观，但受限于数据稀缺和对未来负荷需求的不确定性。
2. 改进的方法近年来，一些改进的方法被提出，以解决传统方法的局限性。
例如，基于智能算法的方法能够更准确地预测未来的负荷需求，如遗传算法、粒子群优化算法和模糊逻辑等。
此外，还有基于时间序列分析的方法，如ARIMA模型和神经网络模型，能够更好地捕捉负荷的动态特性。
二、配电网容量优化方法1. 传统方法传统的配电网容量优化方法主要关注降低线损、提高电压质量和平衡负荷，通常包括网络重构、有源配电网和有功无功协调控制等。
这些方法能够改善系统运行状态，但受限于计算复杂度和可行性的考虑。
2. 新技术随着电力系统技术的不断进步，一些新技术被引入到配电网容量优化中。
例如，分布式能源资源（DERs）的接入能够分担负荷并改善系统的可靠性。
微电网的应用可以实现更加灵活的系统运行和供电可靠性。
此外，物联网和大数据技术的发展为配电网容量优化提供了更多的数据支持和智能化决策方法。
三、配电网容量规划与优化方法的综合应用为了更好地满足配电网容量规划和优化的需求，综合应用各种方法是一个有效的途径。
根据系统特点和具体情况，可以灵活选择合适的方法和技术。
例如，在容量规划中，可以结合传统的统计方法和智能算法，通过多种角度来预测未来的负荷需求。
在容量优化中，可以结合传统的线损和电压质量控制方法，通过引入DERs和微电网实现更高效的系统运行。
总结起来，配电网容量规划与优化是一个复杂而关键的问题，需要综合考虑负荷需求、系统运行状况和新技术的应用。
基于综合能源协同优化的配电网规划策略
基于综合能源协同优化的配电网规划策略综合能源协同优化是一种能源资源整合和优化利用的方法，其目的是提高能源利用效率和降低能源消耗。
在城市化进程加速的今天，电力、燃气、热力、水资源等综合能源的供需协同问题日益突出，配电网规划策略也逐渐由单一的电能供应向综合能源供应转型。
本文主要讨论基于综合能源协同优化的配电网规划策略，包括规划的背景与目标、配电网规划方法及实现方案等。
1. 规划的背景与目标随着能源结构的不断升级和变化，城市能源需求正不断增加。
传统的单一能源供应方式难以满足城市对能源的多方位需求，导致能源的利用效率低下和资源消耗浪费。
因此，需要探索一种能源供应方式，即综合能源供应，从而达到节约能源、提高能源利用效率的目的。
配电网是综合能源供应的重要组成部分，对于综合能源的准确管理和配送至关重要，因此面临着严峻的挑战。
1）在保证供能量的前提下，合理分配和利用燃气、热力、水资源等综合能源，实现能源仓储、转换、传输、运营的最佳协同；2）优化配电网规划，提高配电网的能源吸纳和传输能力，使其能够满足不断增长的能源需求；3）减少配电过程中的能源损失，提高能源利用效率；4）降低城市污染，改善环境质量。
2.配电网规划方法基于综合能源协同优化的配电网规划，需要考虑城市空间和能源结构的发展趋势，综合评估城市用能需求和综合能源供应状况，并确定最佳供能方案，为规划配电网提供方向。
配电网规划方法主要包括以下几个方面：1）城市用能需求分析。
根据城市用能需求数据，分析城市用能趋势和能源类型的变化趋势，为制定综合能源供应策略提供依据。
3）配电网规划与设计。
制定城市配电网规划方案，包括配电网线路、变电站的布局和容量等，并利用最新的模拟仿真技术进行优化设计。
4）能源运营和管理。
建立城市综合能源系统的运营和管理体系，确保能源的稳定供应，提高综合能源的供应效率。
3. 实现方案1）建立能源数据采集与监测系统，获取城市能源的实时数据，为制定最佳配电网方案提供数据支持。
电力系统的电网规划与优化方法
电力系统的电网规划与优化方法电力系统的电网规划与优化方法是指为了满足电力供应的需求以及提高电网的可靠性和经济性，通过科学的规划和优化方法来设计和建设电力系统的电网。
在当今高速发展的社会中，电力供应对于各个领域的正常运行以及人们的日常生活都起着至关重要的作用。
因此，电力系统的规划和优化对于实现电力供应的稳定和高效非常关键。
1. 电力系统规划方法电力系统规划是指根据电力需求和电力市场情况，科学地确定电网的布局和扩建方案的过程。
在进行电力系统规划时，需要考虑以下几个方面。
1.1 电力需求预测准确的电力需求预测是电网规划的基础。
通过收集历史用电数据、经济发展预测以及人口增长数据等信息，可以建立合理的电力需求模型，预测未来一段时间内电力需求的变化趋势，为电网的扩建提供科学依据。
1.2 电力资源评估电力资源评估是指对可利用的电力资源进行评估，包括传统能源资源如煤炭、石油和天然气，以及可再生能源资源如太阳能、风能和水能等。
评估电力资源的分布和储量，有助于确定电力系统的布局和可行的发电方式。
1.3 电力市场分析电力市场分析是指对电力市场的供需关系、价格和市场竞争状况等进行分析，以了解市场的运行机制和发展趋势。
通过对电力市场的分析，可以为电力系统规划提供合理的市场背景和经济参数，为电网的建设和运营提供参考依据。
2. 电力系统优化方法电力系统优化是指在满足电力需求和电网可靠性要求的基础上，通过优化电力系统的运行和配置，最大程度地提高电网的效率和经济性。
以下是一些常用的电力系统优化方法。
2.1 输电线路规划优化输电线路是电力系统的重要组成部分，其合理的布局和配置对于电网的运行和电力输送具有重要影响。
通过运用优化算法和模型，可以确定输电线路的合理布置和容量配置，避免电网中的功率损耗和电压损耗，并提高供电质量和可靠性。
2.2 电力传输网络优化电力传输网络优化是指通过优化电力系统中的节点连接、变电站布置和传输网的拓扑结构等方式，提高电力传输的效率和稳定性。
改进的混合遗传算法在配电网规划中的应用
优解的能力和禁忌搜索算法较快的搜索速度，提出了改进 的 混 合 遗 传 算 法，即 将 模 拟 退 火 选 择 算 子 和 禁 忌 搜
索变异算子应用到遗传操作中，提高了种群选择的有效性 和 遗 传 算 法 局 部 搜 索 能 力 ，避 免 了 单 一 遗 传 算 法 中
收敛速度慢和早熟现象的产生。并将改进的混合遗 传 算 法 应 用 到 河 南 省 北 部 Ａ 地 区 电 网 规 划 中，对 水 平 年
第 ３０ 卷 第 ９ 期
黄 慧 等 ：改 进 的 混 合 遗 传 算 法 在 配 电 网 规 划率潮流。
正常情况 和 Ｎ－１ 检 验 情 况 下 需 满 足 的 约 束 条件分别为：
烄Ｐ ＝ Ｂθ 烅Ｐｌ ＝ ＢｌΔθ
烆｜Ｐｌ｜≤ Ｐｌｍａｘ
（４）
烄Ｐ ＝ Ｂ′θ′ 烅Ｐ′ｌ＝ Ｂ′ｌΔθ′
烆｜Ｐ′ｌ｜≤ Ｐｌｍａｘ
（５）
率；ｎ 为资金贴现 年 限；Ｄ 为 新 建 线 路 集；Ｋｌ 为 单
位长度线路造价；ｘｉ 为决策变量，即第ｉ条线 路 的
回路数；ｌｉ 为 第ｉ 条 线 路 长 度；ｆ２ 为 目 标 函 数 ２，
为网络安全约束的 惩 罚 项；Ｐｅｎｍ 为 第 ｍ 种 网 络 约 束的惩罚系数；Ｗｍ 为第ｍ 种网络约束，如功率 约
（１．华北水利水电学院 电力学院，河南 郑州 ４５００１１；２．郑州航空工业管理学院 信息科学学院，河南 郑州 ４５００１５； ３．内蒙古工业大学 电力学院，内蒙古 呼和浩特 ０１００５１）
摘要：利用遗传算法解决 ＮＰ 问题（非确定性多项式问题）的良好能力、模拟 退 火 算 法 在 当 前 点 邻 域 内 搜 索 最
第３０卷 第９期 ２ ０ １ ２ 年 ９ 月
文 章 编 号 ：１０００－７７０９（２０１２）０９－０１６８－０３
基于混合搜索算法的配电网最优无功补偿
全 局 搜 索 能 力 ， 所 需 的 时 间 不 仅 过 长 ， 且 还 会 随 但 而
配 电网一 般是 由 １ 电源点 （ 节点 ） 成 的辐 个 根 构
射状 网络 ， 线路 和 节点 都 较 多 ， Ｐ 但 Ｖ节 点 很少 甚 至
性； 最后 将 所得 最优 解作 为 禁 忌搜 索 的初 始 解 ， 行 局 部 寻优 求 解过 程 。 以 ＩＥ ２ ．ｕ 进 Ｅ Ｅ ８ｂ ｓ系统和 一 实 际配 电 网系统 为例进 行优 化 计算 ， 结果表 明 混合搜 索算 法具有 较优 的性 能和 求解精 度 。 关 键词 ：配 电 网 ； 功补 偿 ； 域 变异 ；混合搜 索算 法 无 邻
第２ ７卷 第 ４期
２０ ０ ８年 ｌ ０月
电 工 电 能 新 技 术
Ａｄ ａ ｃ ｄ Ｔ ｃ ｎ ｌｇ ｆＥｌｃｒｃ ｌＥｎ ｉ ｅ ｒｎ ｎ ｅｇ ｖ ｎ ｅ ｅ ｈ ｏｏ ｙ ｏ ｅ ｔｉａ ｇ ｎ ｅ ｇ ａ ｄ Ｅｎ ｒ ｉ ｙ
Ｖｏ ． ７．Ｎｏ． １２ ４
本 文 方 法 的可 行性 、 有效 性 和优 越性 。
目标 、 约束 、 多 不确 定 性 的非 线 性 整 数 规散 变量 ， 得优 化 过 使
２ 配 电 网 无 功 补 偿 的 数 学 模 型
无 功补 偿 的 目的是 为 了降低 网损 和提高 电压 合 格 率 ， 配置 无 功 补 偿 设 备 需 要 投 入 资金 。也 就 是 但 说 ， 功 补偿 一 方面 降低 损耗 可 以减 小成 本 ， 无 但另 一
搜 索算 法。该 方 法在 自适 应遗 传算 法基 础 上 ， 入 二 次 邻 域 变异过 程 ， 快遗 传 进 化 速 度 ， 加 加 引导 个
基于多目标优化的电网规划与调度
基于多目标优化的电网规划与调度电网规划与调度是现代电力系统中的重要环节，它的目标是以最优的方式满足电力系统运行的稳定性、经济性和可靠性要求。
在过去的几十年里，由于电力系统规模的扩大和运行复杂性的增加，传统的单目标优化方法已经无法满足对电网规划和调度的要求。
因此，基于多目标优化的电网规划与调度正在成为一种研究热点。
多目标优化的电网规划与调度考虑了电力系统运行中的多个冲突目标，如经济性、可靠性、环境友好性等。
在电网规划方面，多目标优化方法可以在满足电网供电能力和电力负荷需求的前提下，最小化投资成本、最大化电力系统的可靠性和能源效率。
在电网调度方面，多目标优化方法可以综合考虑传输线损耗、电压稳定性、发电机运行成本等多个因素，从而实现电网运行的最优化。
首先，多目标优化的电网规划与调度可以优化电网的经济性。
在电网规划中，可以利用多目标优化方法确定电网的布局、输电线路的选址和容量，以及电力设备的配置等，从而使得电网的总体投资成本最小化。
在电网调度中，可以利用多目标优化方法确定输电线路的功率分配、发电机组的出力设置等，以最小化电力系统的运行成本。
通过实现经济的电网规划与调度，可以提高电力系统的运行效益，降低用户的电费支出，促进电力市场的繁荣发展。
其次，多目标优化的电网规划与调度可以提高电网的可靠性。
在电网规划中，可以利用多目标优化方法确定电网的备用容量、电网输电能力等，以最大化电网的可靠性指标，例如系统平均中断频率指标（SAIFI）、系统平均中断持续时间指标（SAIDI）等。
在电网调度中，可以利用多目标优化方法实现电力设备的优化组态、发电机组的合理运行等，以最大化电力系统的可靠性指标。
通过提升电网的可靠性，可以减少停电事件的发生频率和持续时间，提高用户对电力系统的满意度和信赖度。
此外，多目标优化的电网规划与调度也可以考虑电力系统对环境的影响。
在电网规划中，可以利用多目标优化方法确定可再生能源的合理比例和分布，以及电网与环境之间的协调关系。
电力系统中的电网规划与运行优化技术
电力系统中的电网规划与运行优化技术电力系统是现代社会不可或缺的基础设施之一，而电网规划与运行优化技术则是该系统中至关重要的一部分。
本文将从电网规划的角度出发，介绍电力系统中的电网规划与运行优化技术，包括其定义、重要性、应用领域，以及相关的优化方法和技术工具。
一、引言电力系统是指由发电、输电、配电和用电组成的相互联系的系统，电网作为电力系统的骨干部分，其规划与运行优化对于保障电力供应的可靠性、经济性和安全性起着关键作用。
二、电网规划的定义与重要性电网规划是指根据电力系统的需求和发展趋势，通过对电力设备的布局、电网拓扑结构的优化以及输电线路的选择等一系列技术手段，合理确定电力系统的布局和发展策略，以实现电力的高效供应和传输。
电网规划的重要性体现在以下几个方面：1.保障电力供应的可靠性和经济性：通过电网规划，可以合理配置电力设备，优化电网结构，以提高电力系统的可靠性和经济性，确保供电的稳定性和可持续性。
2.适应电力系统的发展需求：电力系统发展日新月异，电网规划需要跟上技术的发展趋势，及时适应电力系统的需求，为电力系统的发展提供支持和保障。
3.降低电网运行的成本和风险：通过电网规划的优化，可以降低电力系统的运行成本，减少损耗和浪费，降低供电风险，提高电网的运行效率。
三、电网规划与运行优化技术的应用领域电网规划与运行优化技术广泛应用于以下几个领域：1.新建电力项目规划：在电力系统的规划与建设阶段，通过电网规划与运行优化技术，可以合理规划电力项目的布局、选择输电线路、确定变电站的位置等，以实现经济和可靠的供电。
2.电力系统运行与规划协调：电力系统的运行与规划需要良好的协调，通过电网规划与运行优化技术，可以调整电网的运行状态，合理分配电能的供应，以适应电力系统的运行需求。
3.电力市场运行优化：电力市场运行是电力系统中重要的环节，电网规划与运行优化技术可以对电力市场中的输电环节进行优化，使电力供需达到均衡，降低电力市场的成本和风险。
智能电网中的数据融合与预测优化算法研究
智能电网中的数据融合与预测优化算法研究智能电网（Smart Grid）是一种基于信息通信技术的电力系统，通过实时监测、控制和优化电力供应与需求，实现对电力系统的智能化管理。
在智能电网中，数据融合与预测优化算法是关键技术，用来处理大量的电力数据，并提供准确的预测和优化建议。
数据预测是指通过对过去的数据进行分析和建模，来预测未来的电力需求和供应状况。
在智能电网中，准确的数据预测可以帮助电力公司和用户做出正确的决策，比如合理安排电力供应计划、调整电力需求等。
数据预测算法通常使用时间序列分析、回归分析、机器学习等方法，根据数据的特征来选择合适的预测模型，并利用历史数据进行建模和训练，得到准确的预测结果。
优化算法是指通过对电力系统进行模型建立和求解，来寻找最优的运行策略和控制策略。
在智能电网中，优化算法可以用来调整电力供应、优化电力负荷和协调电力资源等。
优化算法通常包括线性规划、非线性规划、遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等方法，根据电力系统的特点和约束条件，来确定最优解。
数据融合与预测优化算法的研究在智能电网中具有重要意义。
首先，它可以提高电力系统的可靠性和效率，根据准确的数据预测结果和优化策略来调整电力供求平衡，避免电力故障和过载等问题。
其次，它可以降低用户的能源消耗和成本，根据准确的电力需求预测结果，用户可以合理调整用电时间和用电量，以达到节能的目的。
此外，它还可以促进智能电网的发展和应用，为电力系统的可持续发展提供支持。
综上所述，数据融合与预测优化算法的研究对于智能电网的建设和应用具有重要意义。
通过对电力数据进行整合、分析和优化，可以实现电力系统的智能化管理，提高电力系统的可靠性和效率，减少用户的能源消耗和成本，促进智能电网的发展和应用。
因此，需要进一步深入研究数据融合与预测优化算法，开发出更加准确和有效的算法和模型，为智能电网的建设和应用做出贡献。
优化算法在智能电网中的应用研究
优化算法在智能电网中的应用研究在当今能源需求不断增长和环境压力日益增大的背景下，智能电网作为一种高效、可靠和可持续的电力系统解决方案，正受到越来越广泛的关注。
优化算法作为解决复杂优化问题的有效工具，在智能电网的各个领域中发挥着重要作用。
本文将深入探讨优化算法在智能电网中的应用，包括其在电力系统规划、运行优化、需求侧管理和可再生能源整合等方面的应用，并分析其面临的挑战和未来的发展趋势。
一、智能电网概述智能电网是将先进的信息技术、通信技术、传感器技术和控制技术与传统电力系统相结合，实现电力系统的智能化运行和管理。
它具有自愈、互动、优化、兼容和集成等特点，能够提高电力系统的可靠性、安全性、经济性和环境友好性。
智能电网的主要组成部分包括发电侧、输电侧、配电侧和用户侧。
在发电侧，通过智能监测和控制技术，实现对各类发电资源的优化调度；在输电侧，利用先进的输电技术和监控系统，提高输电效率和可靠性；在配电侧，采用智能配电设备和自动化技术，实现对配电网络的精确管理；在用户侧，通过智能电表和需求响应机制，引导用户合理用电，实现供需平衡。
二、优化算法在智能电网中的应用（一）电力系统规划电力系统规划是确定未来电力系统的结构和规模，以满足负荷增长和可靠性要求。
优化算法在电力系统规划中主要用于电源规划和电网规划。
在电源规划方面，需要确定新建电源的类型、容量和位置，以满足未来的电力需求。
优化算法可以考虑多种因素，如燃料成本、投资成本、运行成本、环境影响等，从而得出最优的电源规划方案。
例如，通过遗传算法或粒子群优化算法，可以在众多可能的电源组合中找到成本最低、环境影响最小的方案。
在电网规划方面，需要确定输电线路和变电站的布局和容量，以确保电力的安全可靠输送。
优化算法可以考虑电网的拓扑结构、线路容量限制、负荷分布等因素，以最小化投资成本和运行损耗为目标，确定最优的电网规划方案。
例如，通过模拟退火算法或蚁群算法，可以在复杂的电网规划问题中找到最优的线路和变电站布局。
基于混合整数二阶锥规划的三相有源配电网无功优化_刘一兵
基于 上 述 问 题，本 文 建 立 了 基 于 支 路 潮 流 （Ｄｉｓｔｆｌｏｗ）形 式 的 配 电 网 三 相 无 功 优 化 模 型，然 后 将优化 模 型 转 化 为 具 有 凸 可 行 域 的 二 阶 锥 规 划
· 学 术 研 究 · 刘 一 兵 ，等 基 于 混 合 整 数 二 阶 锥 规 划 的 三 相 有 源 配 电 网 无 功 优 化
摘要：三相有源配电网无功优化本质上 属 于 非 线 性 非 凸 规 划 问 题，目 前 尚 缺 乏 严 格 的 有 效 求 解 方 法。针对配电网辐射状运行特点，文中建立了基于支路潮流形式的配电网的三相无功优化模型 ，然 后采用二阶锥松弛技术将原始优化模型转化为具有凸可行域的数学规划形式。考虑电容器等离散 的补偿设备后，模型进一步扩展为含离散变量的混合整数二 阶 锥 规 划 模 型。 该 模 型 可 被 现 有 优 化 算法包高效求解。采用ＩＥＥＥ ３３节点 和ＩＥＥＥ １２３ 节 点 系 统 进 行 算 例 分 析，验 证 了 所 提 出 的 方 法 的寻优稳定性和计算高效性。
（Ｉｉφｊ）２ 为支路电流幅值平方，可由式（８）部分得到。
基于混合整数二次锥规划方法的含分布式电源配电网优化重构方法
基于混合整数二次锥规划方法的含分布式电源配电网优化重构方法汪芳宗;王兆丰【摘要】Distribution network reconfiguration problem with distributed generation (DG) is known as a NP problem.To figure out this conundrum, mathematical programming is a good solution. A mixed integer second-order cone programming (MISOCP) model is proposed for the distribution network reconfiguration problem with DG. The model can be solved in polynomial time by using the interior point method.To build the MISOCP model, on-off states of switches and output states of DG are considered as decision variables; the linear weighted sum method is used to merge operating expenses and new energy loss into single objective; power flow constraint is transformed and slacked into second-order cone constraints, and the MISOCP model is developed. Finally, the results indicate that the performance of MISOCP method is better than that of other methods when solving the same problem. The results is benefit to the consumption of renewable energy, reduction of network loss and expenses when minimize the comprehensive cost.%含分布式电源(DG)的配电网重构问题属于NP难问题，数学规划是寻求该类问题求解方法的一个良好途径。
基于量子人工鱼群混合算法的输电网规划
基于量子人工鱼群混合算法的输电网规划
王林川;李传虎;罗晓辉;刘萍
【期刊名称】《华中电力》
【年(卷),期】2009(22)6
【摘要】人工鱼群算法是一种基于动物自治体模型的优化算法,量子算法是一种随机搜索算法,全局随机搜索能力强.利用鱼群算法强大的局部搜索功能与量子算法混合,构造出随机性和方向性比较平衡的量子人工鱼群混合算法.针对输电网络网架的优化规划这样一个复杂的组合优化问题,建立相应的数学模型,采用量子人工鱼群混合算法求解.24节点系统的计算结果表明,该算法用于电力系统输电网规划问题是可行的,有效的.
【总页数】4页(P1-4)
【作者】王林川;李传虎;罗晓辉;刘萍
【作者单位】东北电力大学,吉林,吉林,132012;东北电力大学,吉林,吉林,132012;东北电力大学,吉林,吉林,132012;东北电力大学,吉林,吉林,132012
【正文语种】中文
【中图分类】TM715
【相关文献】
1.基于人工鱼群和蛙跳混合算法的光伏阵列多场景参数辨识 [J], 徐岩;高兆;朱晓荣
2.基于序优化人工鱼群混合算法的输电网规划 [J], 陈君;李传虎;郑良根;江锦昌;林荣辉;郑剑华
3.基于改进人工鱼群算法的输电网规划 [J], 聂耸
4.基于量子序优化混合算法的输电网规划 [J], 李芸;孟洪斌;李传虎
5.基于改进人工鱼群算法的输电网规划 [J], 李传虎;王林川;刘萍;王坤
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三 种算法在一 定程度 上 都是 基于 自然界 的某 种 过 程而产生的：GA 是 J.Holland 受生物进化论的启发 于 1975 年提出的，是对进化过程的一种模拟，目 前已有许多 GA 的变形[4,5]及其改进算法[6-8]；SA 算 法最早是由 Metropolis 等于 1953 年提出的， 其出发 点是 基于 物理 中固体物质的退火 过程与 一般 组合 优化问题之间的相似性模拟物理退火过程，目前已 提出了很多 SA 的改进算法[9-12]；TS 算法的思想最 早由 Glover 提出，是对人类智力过程的一种模拟， 该 算法 通过引入 一个灵活的存 储 结构 和 相应的禁 忌准则来避免迂回搜索，并通过藐视准则来赦免一 些被 禁忌的优 良状态 ， 进而 保证 多样 化的有效 搜 索，以最终实现全局优化[13,14]，针对 TS 算法的不 足文献[15]提出了其改进算法。 本文结合 GA 的遗传群体进化、 SA 算法的概率 性突跳搜索和 TS 算法较强的避免迂回搜索的邻域 搜索能力提出了一种混合优化方法，该方法可以实 现快速的全局最优化。
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电网规划数学模型
考虑到电网规划问题的一些实际特点，将其数 学模型表示为[16] min C = min{l1[u ( x )]+ l2 [u ( x )]} s.t. u ( x) ∈ U ( x) (1)
பைடு நூலகம்
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引言
电网规划是一个大规模、 复杂的组合优化问题， 可选方案随网络规模的扩大而呈指数增加，这类问 题呈多峰值模式，使得陷入局部最小解的可能性随 网络规模的增大而增大。现代启发式算法如遗传算 法（Genetic Algorithm，GA） 、模拟退火（Simulated Algorithm，SA）算法和禁忌搜索（Tabu Search， TS）算法为求解电网规化问题提供了思路[1-3]，这
第 29 卷 第 23 期 2005 年 12 月 文章编号：1000-3673（2005）23-0030-04
电 网 技 术 Power System Technology 中图分类号：TM715 文献标识码：A
Vol. 29 No. 23 Dec. 2005 学科代码：470·4054
基于混合优化算法的电网规划方法
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混合优化算法在电网规划中的应用
4.1 电网规划的目标函数和适应度函数 本文采用的电网规划的目标函数为 min C = ∑ Ci Zi + Pen1W1 + Pen2W2 + Pen3W3
i =1 L
(2)
式中 C为总费用；Ci为待选线路的投资；Zi为染色 体的第i位基因，表示相应的线路是否加入网络；L 为待选线路的数目；Pen1为选取的网络在正常运行 方式下的过负荷惩罚系数， W1为该运行方式下网络 的过负荷总量； Pen2为选取的网络不满足N−1安全准 则时的过负荷惩罚系数， W2为该方式下的过负荷总 量；Pen3为网络出现解列时的惩罚系数，W3为网络 解列造成的功率缺额总量。 根据目标函数构造以下适应度函数 C − C C ≤ C0 f (C ) = 0 (3) 其它 0 式中 C0 为给定的较大的常数， 以保证适应度函数 值非负。 4.2 混合算法的计算步骤 参照文献[17]中相关算法的介绍并结合电网规 划的特点，本文提出的混合算法的步骤如下： （1）设置初始参数，包括退火初始温度 T0、 退火终止温度 Tf、降温系数 A、双阈值 F1 和 F2、 内循环最大迭代次数 Imax、 群体规模 Npop、 交叉率 Pc 和变异率 Pm、各个惩罚系数、禁忌表长度 Tmax、最 大邻域数目 Smax 和 C0。 （2）根据网络的实际情况进行染色体编码， 令内循环次数 I = 0，温度 T = T0，随机产生初始种 群，种群中包含 Npop 个个体，按式(3)计算群体中各
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王春娟等：基于混合优化算法的电网规划方法
初始解
Vol. 29 No. 23
个体的适应度函数值。 （3）若 T >Tf 则进行以下各步骤，否则结束求 解，输出最优解。 （4） 若内循环次数 I >Imax， 则按照降温策略进 行降温； 若 I = 0，则返回步骤 （3） ；否则置 I = I+1， 进行以下内循环步骤（5）~（7） 。 （5）对种群进行选择操作，随机选择 n 对个 体作为父本，对每一父本进行以下操作： 1）由父本 P1、P2 进行交叉、变异操作，生成 子代 C1、C2，计算 C1、C2 的适应度函数值。 2）若 f (Ci ) > f ( Pi ) （ i = 1, 2 ） ，则用 Ci 替换 Pi，即若概率 P = exp[ f (Ci ) − f ( P i )]/ T > rand(0,1) ， 则以 Ci 代替 Pi； 否则， 按 Metropolis 准则接受劣解。 （6）保持当前最优解，在当前温度水平下， 若最优状态连续 F1 次迭代保持不变， 则调用禁忌搜 索子程序。若禁忌结果没有改变当前最优状态，则 按照降温策略进行降温，置 I = 0，返回步骤（3） 。 （7）若当前最优解连续 F2 次降温仍无改变， 则转步骤（8） 。 （8）终止运算，输出最优方案。 4.3 详细说明 （1）初始群体 采用随机生成的方式产生初始群体。对各待选 线路进行二进制编码，1代表线路被选中，0代表线 路未被选中。 （2）禁忌搜索子程序 禁忌搜索过程由“移动”来实现，一次移动产 生一个新的试验解，本文基于电网规划的特点采用 单个交换实现移动规则以形成初始解的邻域。在进 化效率较低时，利用该子程序可极大地提高搜索效 率。移动规则为 X trial = X current + vi （ i = 1, 2, , N ） (4) 式中 Xtrial是新的试验解；Xcurrent是当前的初始解； vi是一个N维向量。当Xcurrent的第i位是0或1时，vi的 第i个元素分别取1或−1，除第i个元素外，vi的其它 元素均取0。禁忌搜索子程序的流程图如图1所示。 （3）最优解保留策略 混合算法在搜索 过程中 保 留 中间最 优解并即 时更新，因此不会因为交叉、变异或概率性接受劣 解而丢失最优解。 （4）双阈值 设置双阈值F1、F2可以在尽量保持最优性的前 提下减少计算量，即在各温度水平下若当前状态经 连续F1次迭代保持不变则认为Metropolis抽样稳定，
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GA、SA 和 TS 算法的比较分析
3.1 记忆功能 GA 隐含利用了记忆功能来跟踪那些较有吸引 力的搜索块，特别是选择（即复制）操作在一定程 度上保留了较优解的历史信息；另外，在进化过程 中 GA 通过保留最优解使算法随着遗传代数的增加 而将有价值的遗传信息保存继承下来。SA 算法基 于玻尔兹曼分布，几乎不保留历史信息，这就使某 些解在优化过程中可能被多次访问。TS 算法灵活 地利用了记忆功能，通过构造禁忌表直接将搜索方 向引导到有价值的区域，由此能够避免对已经访问 过的方案进行重复访问。 3.2 初值鲁棒性 GA 具有并行搜索能力，从解空间中的多个点 出发搜索问题的最优解，因此对初始解的依赖性不 高，鲁棒性较强。对于设置好的优化参数，SA 算 法具有很强的初值鲁棒性。而 TS 算法对初始解有 较强的依赖性，好的初始解可使 TS 算法在解空间 中搜索到好的解，而较差的初始解则会降低 TS 算 法的收敛速度，鲁棒性较差。 3.3 避免陷入局部极小的能力 避免陷入局部极小的能力即为通常所说的 “爬 山”能力。当进化到一定阶段时，一些优良的特征 将被稳定地保留在种群中，GA 的“爬山”能力主 要体现在变异操作上，如果变异概率太小，引入新 染色体的机会就会减少，如果变异概率太大，又将 导致算法的随机性很大，使搜索过程过于盲目，因 此 GA 的“爬山”能力较 TS 和 SA 算法差，进行 局部搜索的能力较差，容易发生“早熟”现象。SA 算法以可控性概率进行劣向转移， 从而避免了陷入 局部极小的可能。而 TS 算法具有灵活的记忆功能 和藐视准则，在搜索过程中可以接受劣解，具有较 强的“爬山”能力，搜索时较易跳出局部最优解。