动态无功优化的多阶段求解方法

动态无功优化是保障电网安全经济运行的重要手段之一。然而,动态无功优化属于大规模、多时段、强耦合的非线性混合整数规划问题,直接求解困难。为处理无功优化问题中包含的离散变量及时段耦合约束,基于动态无功优化问题的物理本质,提出了动态无功优化模型的多阶段求解方法。第1阶段以系统网损最小化为目标,松弛离散变量和无功设备全天动作次数约束,基于内点法计算得到动态无功优化问题的初始解。第2阶段以网损增量最小化为目标,基于目标函数对控制变量的灵敏度,将子问题在当前解附近线性化,构建以无功控制设备全天动作次数为约束的混合整数规划模型,由此决策无功设备全天动作次数约束下的离散控制变量优化解。在此基础上,将第2阶段得到的优化结果代入到第1阶段的优化模型当中,得到多阶段动态无功优化问题的优化结果。Ward&Hale 6节点算例系统和国内某省网实际系统计算结果验证了所提模型和求解方法的高效性和适用性。

基于原-对偶内点法的化工过程优化算法

在基于积极集SQP的拟序贯算法研究基础上,提出了基于原-对偶内点法的拟序贯化工过程优化算法。拟序贯算法分为模拟层和优化计算层双层。模拟层中使用正交配置法同时离散状态变量和控制变量,变量的边界约束加于配置点上。同时,每次NLP迭代均求解离散DAE系统,消除等式约束和状态变量,从而减小NLP问题的规模。最新研究表明,在大规模优化问题中内点法相对于积极集SQP算法具有明显优势,因此,优化计算层中用原-对偶内点法来求解NLP问题。使用FORTRAN语言独立编写了整个算法程序,并通过热集成精馏系统最优控制的动态优化问题验证了算法的有效性。结果显示,该算法具有求解大规模动态优化问题的能力。

最优协调电压控制准稳态模型及其直接动态优化方法

根据准稳态模型,将协调电压控制问题表示为含连续–离散时间的微分–代数方程约束的最优控制模型,并采用现代最优控制理论中的直接法求解该动态优化问题。利用排列法将研究时间段划分为有限个区间,将所有状态变量、代数变量和控制变量在每个区间内用一系列多项式近似,从而将动态优化问题转化为非线性规划问题。为考虑有载调压变压器变比、可投切电容器组以及负荷切除的离散控制特性,引入二次罚函数处理离散变量,并采用非线性原对偶内点算法求解模型。从新英格兰10机39节点系统的仿真结果看出,该方法能求出有效控制以增强系统的长期电压稳定性。

应用线搜索滤波器内点法求解最优协调电压控制问题

基于准稳态模型,协调电压控制问题表示为含连续-离散时间的微分-代数方程约束的最优控制模型。采用直接动态优化方法求解该代数-微分方程优化问题。利用Radau排列法将研究时间段划分为有限个区间,将所有状态变量、代数变量和控制变量在每个区间内用一系列多项式近似,从而将动态优化问题转化为非线性规划问题。引入一种改进的原对偶内点法求解该非线性规划模型。基于线搜索滤波器的内点法有着良好的收敛性能,能快速获得最优解。从IEEE 17机162节点系统的仿真结果看出,该方法能求出有效控制量以增强系统的长期电压稳定性。

非线性等式和有界约束最优化问题的仿射内点过滤线搜索算法

提出了求解变量有界的非线性等式约束最优化问题的过滤线搜索仿射内点算法.算法的总体收敛性和局部收敛速率的分析可参考文献[4].数值结果证实了算法的有效性.

凸规划内点算法在连杆机构优化设计中的应用

提出一种非线性原－对偶内点凸规划算法，并用这种优化方法解决机构优化设计问题．该算法已编写成计算机程序，并在ＩＢＭＰＣ／ＡＴ－４８６计算机上考核通过．数值实验结果和实际机构优化设计应用均显示，该算法具有所得到的解可靠（对于凸规划问题，解都是内点）、迭代次数和函数调用次数都比较少等优点．

多边形内点自动生成算法的设计与实现

多边形内点可以用来关联多边形属性信息,也可以代表多边形构建多边形组群邻近关系。已有的多边形内点选取算法中,重点在于保证内点在多边形的内部,但是不能保证内点在多边形的中心区域,尤其是含岛屿多边形的情况,这时就不能有效地代表多边形建立正确的邻近关系。基于重心点算法、面积平分原则和移位处理,设计并实现了多边形内点自动生成算法。经实验验证,此算法能够保证多边形内点在多边形的中心区域。

复杂流程工业系统的优化操作

SQP方法在中小规模非线性规划中已成为主流算法 ,但在求解大规模优化问题时存在Hessian矩阵规模过大 ,存储、计算困难 ,以及计算量随不等式约束数量呈指数上升等缺点。简约空间SQP法将变量分解为独立变量和非独立变量两部分 ,优化时只考虑独立变量 ,从而大大降低了变量维数 ,减小了Hessian矩阵规模。内点法、修改障碍函数法在求解不等式约束问题时都具有迭代次数几乎不受不等式约束规模影响的特点 ,因此可以将它们集成入简约空间SQP法 。