【摘 要】
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最优潮流（optimal power flow,OPF）是电力系统规划与分析运行最重要的工具之一。近年来,国内外学者在最优潮流问题研究上取得了许多成果,优化模型获得进一步的完善、优化算法层出不穷。随着人们对电力的安全性、可靠性、电能质量和环保性等要求的进一步提高,最优潮流逐渐演变为多目标优化问题并呈现出朝超多目标优化问题发展的趋势。本文围绕多目标潮流优化问题开展研究工作,主要内容如下:首先以最小化
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最优潮流（optimal power flow,OPF）是电力系统规划与分析运行最重要的工具之一。近年来,国内外学者在最优潮流问题研究上取得了许多成果,优化模型获得进一步的完善、优化算法层出不穷。随着人们对电力的安全性、可靠性、电能质量和环保性等要求的进一步提高,最优潮流逐渐演变为多目标优化问题并呈现出朝超多目标优化问题发展的趋势。本文围绕多目标潮流优化问题开展研究工作,主要内容如下:首先以最小化煤耗成本、污染物排放量、负荷节点电压偏差、有功功率损失和电压稳定指数为优化目标,考虑潮流平衡等多个复杂约束,将潮流优化问题建模成为超多目标最优潮流（Many-objective optimal power flow,Ma-OPF）问题。针对MOEA/D-GRA在分配计算资源时仅仅考虑收敛性而忽略多样性的问题,提出了根据不同进化阶段使用不同计算资源分配指标的具有多阶段动态资源分配策略的 MOEA/D（MOEA/D with many-stage dynamical resource allocation strategy,MOEA/D-MRA）来求解Ma-OPF问题。该算法将进化过程分为收敛阶段和多样性增强阶段,并分别采用不同的资源分配策略以提高资源分配的效率;此外,算法还引入了新的聚合函数以改善进化概率计算和更新方法。通过IEEE 30-bus、57-bus、118-bus系统对所提MOEA/D-MRA算法在求解Ma-OPF问题的可行性与有效性进行测试。其次,为进一步提高MOEA/D-MRA求解Ma-OPF问题的效率和实用性,结合MPI（message passing interface）并行平台的主从模型和孤岛模型通信结构,设计并实现了 MOEA/D-MRA的并行优化算法。主从式并行MOEA/D-MRA每个从进程负责优化求解一部分子问题,并通过主、从进程的交互避免从进程进化种群陷入局部最优。孤岛模型并行MOEA/D-MRA采用K-means聚类将子问题聚类多个子问题簇,每个并行进程分别优化对应簇的子问题和部分重叠子问题,通过重叠问题实现进程间的通讯。利用IEEE 30-bus、57-bus和118-bus节点系统验证并行优化算法在求解Ma-OPF问题的可行性和有效性。最后,针对传统的OPF多忽略电力系统的不确定性的问题,对风电接入的电力系统最优潮流问题进行研究,考虑风机出力的随机性,使用P-Q简化模型进行等效处理,为风电接入的电力系统建立基于场景分析的高维目标最优潮流模型。以基于孤岛模型的MOEA/D-MRA为求解算法实现对模型的求解。利用改进的含风电的IEEE30-bus节点系统,验证所建立模型的可行性与有效性以及风机并网对提高电力系统的经济性和环境性的积极作用。
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