基于Matlab的分布式并行优化计算环境

在对并行计算环境进行深入讨论的基础上,提出了基于Matlab的分布式并行优化计算环境的层次结构,并设计了初始化函数、发送接收任务函数、进行任务函数和回送并综合结果函数四大类的基本并行函数,这些函数都具有大粒度的特点。利用这些基础函数,实现了并行SQP。从伪代码的分析中表明,利用四类基本函数实现分布式并行计算是简单而有效的。

基于电网分区的多目标分布式并行无功优化研究

针对集中式并行无功优化的瓶颈问题,建立了基于电网分区的多目标分解协调模型,并采用辅助问题原理(APP)进行分布式并行计算,将全网的多目标无功优化问题分解为多个子网的多目标并行优化问题;基于地域的系统分解与协调符合电网市场化发展的方向。仿真结果表明,本算法具有较强的收敛性和快速性。

电力系统最优潮流的分布式并行算法

在构造电力系统分解协调模型的基础上,采用辅助问题原理进行分布式并行最优潮流运算,并用通用增广拉格朗日法加快收敛速度,对分布式并行优化算法做了详细推导。仿真结果表明,该算法可显著加快大系统的优化速度,提高控制的实时性和可靠性,符合电力市场发展的需求。