基于逆Broyden拟牛顿法的分布式暂态稳定仿真算法

基于调度中心间的广域通信网络进行分布式暂态稳定仿真,需要尽可能减少协调计算过程所需通信次数,以克服较高通信延时对仿真效率的影响。文中提出了一种基于逆Broyden拟牛顿法的分布式暂态稳定仿真算法。该算法采用节点撕裂法对互联电网进行切分,并采用逆Broyden拟牛顿法求解边界协调方程,从而实现暂态稳定仿真分解协调计算。对IEEE39节点系统和东北—华北—华中联网系统的测试结果表明,所提出的算法具有较高的计算准确性和收敛速度,即使在高延时广域通信网络中也可实现超实时仿真,具有较强的实用性。

非线性方程组的逆Broyden秩1拟Newton方法及其在MATLAB中的实现

对于非线性方程组F(x)=0,Newton迭代公式x(k+1)=x(k)-[F′(x(k))]-1F(x(k))(k=0,1,2,…)的最大优点在于其形式简单且是超线性收敛的,而最大的缺点在于对初值依赖性强且每一次迭代均需要计算Jacobi矩阵及其逆矩阵,计算量大,易导致误差累积传播.通过对Newton迭代公式的逐步改进,展现了逆Broy-den秩1拟Newton方法的形成过程,并以一具体例子,实现该方法在MATLAB7.5环境中的数值求解过程.

基于KKT条件分解的互联电网分布式状态估计算法

分布式状态估计可用于在线生成互联电网一体化潮流断面。针对无约束优化问题描述的全网状态估计,提出了一种新的分解协调算法。采用节点撕裂法对互联电网进行切分,将全网状态估计问题的KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件方程分解为协调侧和分区侧2个部分。在边界节点状态给定情况下,各分区电网可独立求解分区侧KKT条件方程,获得自身状态估计结果。此时,若协调侧KKT条件方程的残差满足设定条件,则可判断全网状态估计收敛。由此出发,可构建全网状态估计分解协调计算模型,通过求解协调侧KKT条件方程获得边界节点状态修正量,从而调整分区状态估计结果,使其达到一致收敛。文中分别采用JFNG(Jacobian-free Newton-GMRES(generalized minimal residual))算法和逆Broyden拟Newton法这2种方法实现协调侧KKT条件方程求解过程。IEEE14节点系统、IEEE39节点系统和实际电网1165节点系统的测试结果证明,所提出的分布式状态估计算法具有较高的准确性、收敛速度和计算效率。

δ^2-加速的Broyden计算格式

本文对于求解非线性方程组 F (x) =0的 Broyden秩 1第二种方法的计算格式进行修正 ,在算法实现过程中使用了δ2 -加速技巧 ,从而大大提高了算法的收敛速度 .