基于极大熵原理优化潮流算法研究

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1、ClassifledIndex:TM744U.D.C:621.3ThesisfortheMasterDegreeResearchonOptimalPowerFlowAlgorithmusingMaximumEntropyMethodCandidate:Supervisor:AcademicDegreeAppliedfor:Speciality:School:DateofDefence:JingqingLiuProf.HongshanZhaoMasterofEngineeringElectricPowe

2、rSystemandAutomationSch001ofElectricalandElectronicsEngineeringMarch.2013Degree-Conferring-Institution:NorthChinaElectricPowerUniversity华北电力大学硕士学位论文原创性声明本人郑重声明:此处所提交的硕士学位论文《基于极大熵原理的优化潮流算法研究》,是本人在导师指导下,在华北电力大学攻读硕士学位期间独立进行研究工作所取得的成果。据本人所知,论文中除已注明部分外不包含他人已

3、发表或撰写过的研究成果。对本文的研究工作做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式注明。本声明的法律结果将完全由本人承担。作者签名:刳景青日期:沙f;年岁月侈日华北电力大学硕士学位论文使用授权书《基于极大熵原理的优化潮流算法研究》系本人在华北电力大学攻读硕士学位期间在导师指导下完成的硕士学位论文。本论文的研究成果归华北电力大学所有,本论文的研究内容不得以其它单位的名义发表。本人完全了解华北电力大学关于保存、使用学位论文的规定,同意学校保留并向有关部门送交论文的复印件和电子版本,允许论文被查阅和借阅

4、。本人授权华北电力大学,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文,可以公布论文的全部或部分内容。本学位论文属于(请在以上相应方框内打“√"):保密口,在年解密后适用本授权书不保密影作者签名:导师签名:主0粤\青起泡力日期:砂13年3月/5E1日期:伊I弓年弓月【弓日华北电力大学硕士学位论文摘要电力系统优化潮流问题是一个复杂的非线性规划问题,要求在满足特定的电力系统运行和安全约束条件下,实现预定目标最优的系统稳定运行状态。随着各大区域电网不断互联,电网规模越来越大,在现有的计算机硬件水平下利用传统算法针

5、对大规模电力系统的优化潮流计算时间较慢,速度往往不能满足要求。目前迫切需要一种能够满足精度要求的大规模电网优化潮流计算方法,而且算法的数值计算时间能够满足快速性要求。本文提出了基于极大熵原理的内点优化潮流算法。极大熵算法主要处理方法是将优化问题的多个不等式约束集成为一个极大熵函数,可以大大减少不等式约束的数量,降低计算矩阵维数,从而提高运算速度,减少数值计算时间。极大熵算法针对优化潮流模型的不等式约束进行处理时,将优化潮流模型的不等式约束分为线性不等式约束和非线性不等式约束,本文对两类不等式约束的特点

6、进行了比较和分析,验证了线性不等式约束并不适用利用极大熵算法进行处理。因此,所提出的优化潮流算法单独处理非线性不等式约束,同时给出了极大熵一内点法优化潮流算法模型和计算步骤,并详细阐述了计算过程中主要问题的处理方法。其中,针对计算过程中引入指数函数后可能出现的数值溢出现象,本文通过将极大熵函数进行等价变换,降低了指数项的值,有效的消除了数值溢出现象。最终,利用多个IEEE测试系统和2383节点的测试系统对本文所研究的极大熵优化潮流算法进行验证。与内点法进行相比,极大熵一内点法优化潮流算法不但能够保留内

7、点法较好的全局收敛性,而且能够大大降低数值计算时间,同时随着系统规模扩大,极大熵一内点法的数值计算时间优势越加明显。因此,验证了本文所提出算法求解大规模电网优化潮流计算的可行性和有效性。关键词:大规模电力系统;优化潮流;内点法;极大熵法华北电力大学硕士学位论文AbstractThemathematicalmodelof0PFproblemiSacomplexnonlinearprogrammingproblem,whichintendstoregulatethevariablestoimplement

8、theoptimizationofthestabilityofthepowersystem.Withtheincreasingscaleandinterconnectionofmodempowernetworks,theexistinglevelofprocessorcannotsatisfytherequirementforcalculationtakenbyOPF.So,powersystemdesiresforthealgorithmsthatco

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