用预测-校正内点法(predictor-corrector interior point method,PCIPM)最优潮流算法对原-对偶内点法(primal-dual interior point method,PDIPM)最优潮流算法进行改进。该方法在进行泰勒展开时保留了高阶项,首先通过修正方程计算仿射方向,在计算得到仿射扰动因子后回代入修正方程得到校正方向,进而得到修正量。最后用MATLAB语言编程实现了利用原-对偶内点法和预测-校正内点法进行潮流优化计算,并用不同算例进行了仿真验证。仿真结果表明预测-校正法具有比原-对偶法更好的收敛性。
为加快电力系统优化潮流(optimal power flow,OPF)问题的求解,提出了利用凝聚函数法代理非线性不等式约束的优化潮流算法。鉴于优化潮流的数学模型中包括了大量的非线性不等式约束条件,尤其在计算大规模电力系统优化潮流时,对非线性不等式约束条件的处理耗费了大量的计算时间。文中将多个非线性不等式约束用一个凝聚函数代替,极大地减少了大规模电力系统优化潮流计算矩阵的维数,然后利用内点法进行求解。对IEEE大规模测试系统进行仿真,结果表明该混合算法具有收敛速度快、迭代迅速的优点。
