为加快最优潮流(optimal power flow,OPF)问题的求解,基于最优中心参数(optimal centering parameter,OCP)及改进多中心校正(improved multiple centrality corrections,IMCC)技术,提出一种求解最优潮流(optimal power flow,OPF)问题的...为加快最优潮流(optimal power flow,OPF)问题的求解,基于最优中心参数(optimal centering parameter,OCP)及改进多中心校正(improved multiple centrality corrections,IMCC)技术,提出一种求解最优潮流(optimal power flow,OPF)问题的新型快速内点算法(OCP-IMCC interior point method,OCP-IMCCIPM)。结合均衡距离–评价函数(equilibrium distance-quality function,ED-QF),给出最优中心参数评价模型,采用线性化技术对模型近似,以降低模型计算量。利用线搜索技术实现近似模型求解以确定最优中心参数,该参数使得所提算法具有更多的优势步和更少的迭代次数。IMCC技术可进一步拉大迭代步(尤其是非优势步)步长,实现算法更快收敛。14—1047节点系统的仿真结果表明,与其他多种内点算法相比,所提OCP-IMCCIPM算法具有更大的迭代步长和更快的收敛速度以及更好的计算效果。展开更多
文摘为加快最优潮流(optimal power flow,OPF)问题的求解,基于最优中心参数(optimal centering parameter,OCP)及改进多中心校正(improved multiple centrality corrections,IMCC)技术,提出一种求解最优潮流(optimal power flow,OPF)问题的新型快速内点算法(OCP-IMCC interior point method,OCP-IMCCIPM)。结合均衡距离–评价函数(equilibrium distance-quality function,ED-QF),给出最优中心参数评价模型,采用线性化技术对模型近似,以降低模型计算量。利用线搜索技术实现近似模型求解以确定最优中心参数,该参数使得所提算法具有更多的优势步和更少的迭代次数。IMCC技术可进一步拉大迭代步(尤其是非优势步)步长,实现算法更快收敛。14—1047节点系统的仿真结果表明,与其他多种内点算法相比,所提OCP-IMCCIPM算法具有更大的迭代步长和更快的收敛速度以及更好的计算效果。
