电力系统无功电压运行优化是实现电力系统最优资源配置,提高系统的安全性和经济效益的重要手段。本文详细探讨了全网无功电压优化的算法、实用化和实现方案。针对目前无功电压优化算法存在的不足,根据电力系统分布、分散的特点,提出了基于电网分区的分布式并行无功优化算法,并对其进行了多目标、软约束的模糊化处理和离散控制变量的罚函数处理,利用直接非线性原—对偶内点法寻优求解。将该算法与多Agent技术相结合,提出了基于多Agent技术的分布式无功电压优化系统的设计方案。具体的研究内容包括: 1.基于电网分区的分布式并行无功优化算法 本文首先分析了无功电压优化的研究现状,总结了以往优化算法的优缺点,得到了当前系统运行对优化算法的要求,即优化算法应适应电力系统分布、分散的特点,适应电力市场发展的需要,能够快速收敛,数据通信量少,便于实现。针对以上要求,提出了基于电网分区的分布式并行无功优化算法。对于单目标无功电压优化,根据实际电网分区情况,采用分解协调法复制各分区的边界节点,建立分解协调模型,采用增广拉格朗日法将求分解协调模型的极小值问题转化为求增广拉格朗日函数的鞍点问题,然后采用辅助问题原理分解变量和增广拉格朗日函数,从而将全网无功电压优化问题分解为多个分区的分布式并行优化问题。对于多目标的无功优化问题,首先用分解协调法,将全网的多目标无功优化问题转化为求解各个分区的多目标无功优化问题,然后用上述单目标优化算法分解每一个单目标优化问题,再将各个目标综合,得到多个分区的多目标分布并行优化问题。辅助问题原理建立了一个用于分布式并行优化的计算框架,各分区可根据具体情况自主选择优化算法。该算法将原问题分解为多个并行求解的子问题,缩小了问题的规模,降低了问题的复杂程度。仿真结果表明,对于粗粒度、大型电力系统的优化计算,相对于其它算法,本算法具有收敛速度快、数据通信量少等特点。 2.对于各分区的多目标无功电压优化问题,采用梯形模糊隶属度函数,将每一个目标模糊化,求解多个目标函数最小隶属度的最大化问题,从而将多目标优化问题转化为单目标问题。然后采用直接非线性原—对偶内点法进行优化计算,计算速度快,准确率高。本文详细推导了采用模糊集理论和内点法求解分区