针对预测-校正内点法(predictor-corrector primal-dualinterior point method,PCPDIPM)加权最小绝对值状态估计(weighted least absolute squares,WLAV)可能发生校正方向指向错误方向的不足,提出一种基于多预测-校正内点法(multiple PC...针对预测-校正内点法(predictor-corrector primal-dualinterior point method,PCPDIPM)加权最小绝对值状态估计(weighted least absolute squares,WLAV)可能发生校正方向指向错误方向的不足,提出一种基于多预测-校正内点法(multiple PCPDIPM,MPCPDIPM)的WLAV抗差状态估计算法。该算法在PCPDIPM的基础上,通过多次校正,对中心参数动态估计,并采用2阶段线性搜索法确定校正方向在总的牛顿方向中的最优比重,从而保证迭代点向中心轨迹靠拢。最后,通过IEEE算例仿真和我国某省网的测试结果验证了所提方法的有效性。与含不良数据辨识功能的加权最小二乘状态估计相比较,所提方法的收敛速度及抗差能力具有明显的优势。展开更多
20世纪70年代,电力工作者开始对系统区域间的可用输电能力(Available Transfer Capability,ATC)进行研究。在联邦能源管理委员会(Federal Energy Regulatory Commission,FERC)下达要求输电网的运行单位需计算ATC的命令之后,ATC的研究受...20世纪70年代,电力工作者开始对系统区域间的可用输电能力(Available Transfer Capability,ATC)进行研究。在联邦能源管理委员会(Federal Energy Regulatory Commission,FERC)下达要求输电网的运行单位需计算ATC的命令之后,ATC的研究受到了广泛的关注。快速、可靠地评估ATC对系统的输电可靠性和电力市场交易顺利进行有着重要的作用。基于预测校正内点法计算速度快、鲁棒性好、快速收敛等优点,将预测校正内点法(Predictor-corrector Primal-dual Interior-point Method,PCPDIPM)应用于电力系统ATC计算;通过对模型进行仿真分析,与传统原对偶内点法(Primal-dual Interior-point Method,PDIPM)计算ATC进行比较,验证模型的实用性和算法的有效性及快速收敛性。展开更多
在系统安全运行基础上,基于最优潮流算法的实时电价估计能有效的反映出系统的安全运行状况和发电费用。本文提出基于预测校正对偶内点法(predictor-corrector primal-dual interior point method,PCPDIPM)的最优实时电价计算。该算法与...在系统安全运行基础上,基于最优潮流算法的实时电价估计能有效的反映出系统的安全运行状况和发电费用。本文提出基于预测校正对偶内点法(predictor-corrector primal-dual interior point method,PCPDIPM)的最优实时电价计算。该算法与传统算法相比,其收敛性和鲁棒性更好。通过Matlab仿真,在考虑不同中心参数设置对算法的影响下,与原对偶内点法(primal-dual interior point method,PDIPM)作比较。算例结果表明,随着系统规模扩大,预测校正对偶内点法收敛快速、效率高的特点表现更为明显,具备在线快速计算的潜力。展开更多
文摘针对预测-校正内点法(predictor-corrector primal-dualinterior point method,PCPDIPM)加权最小绝对值状态估计(weighted least absolute squares,WLAV)可能发生校正方向指向错误方向的不足,提出一种基于多预测-校正内点法(multiple PCPDIPM,MPCPDIPM)的WLAV抗差状态估计算法。该算法在PCPDIPM的基础上,通过多次校正,对中心参数动态估计,并采用2阶段线性搜索法确定校正方向在总的牛顿方向中的最优比重,从而保证迭代点向中心轨迹靠拢。最后,通过IEEE算例仿真和我国某省网的测试结果验证了所提方法的有效性。与含不良数据辨识功能的加权最小二乘状态估计相比较,所提方法的收敛速度及抗差能力具有明显的优势。
文摘在系统安全运行基础上,基于最优潮流算法的实时电价估计能有效的反映出系统的安全运行状况和发电费用。本文提出基于预测校正对偶内点法(predictor-corrector primal-dual interior point method,PCPDIPM)的最优实时电价计算。该算法与传统算法相比,其收敛性和鲁棒性更好。通过Matlab仿真,在考虑不同中心参数设置对算法的影响下,与原对偶内点法(primal-dual interior point method,PDIPM)作比较。算例结果表明,随着系统规模扩大,预测校正对偶内点法收敛快速、效率高的特点表现更为明显,具备在线快速计算的潜力。