基于自動(dòng)微分技術(shù)的內(nèi)點(diǎn)法最優(yōu)潮流算法-資料下載頁(yè)
2025-06-23 21:29本頁(yè)面
【正文】 最小化問(wèn)題中的靈活性（目標(biāo)函數(shù)1燃料成本；目標(biāo)函數(shù) 2：系統(tǒng)有功網(wǎng)損；目標(biāo)函數(shù) 3：系統(tǒng)無(wú)功網(wǎng)損）仿真結(jié)果見(jiàn)表2~。圖中Y軸單位定義如下： (14)其中0為手動(dòng)編程的CPU周期，為AD技術(shù)的CPU周期?！?倍，～。因此，基于A(yíng)D的改進(jìn)算法顯著的提高了計(jì)算效率。 B. 新控制設(shè)備在IIID中，我們已經(jīng)知道如何用AD技術(shù)和（12）處理新控制設(shè)備。為了測(cè)試改進(jìn)算法OPF程序的靈活性，對(duì)IEEE118算例進(jìn)行如下修改并加以測(cè)試：增加、修改、刪除一個(gè)約束；加入一臺(tái)靜止無(wú)功補(bǔ)償器（SVC）；加入一臺(tái)可控串連補(bǔ)償器（TCSC）；加入移相器。目標(biāo)函數(shù)為燃料成本最小化。測(cè)試結(jié)果如表4。表 4列出了迭代數(shù)，CPU周期和最優(yōu)數(shù)值?？梢?jiàn)，基于A(yíng)D的改進(jìn)算法可以高效處理原OPF算例的多種變型，具有良好的魯棒性和靈活性?？傊?，對(duì)于新設(shè)備，添加原理如例（12），添加的jacobian和hessian矩陣可由AD計(jì)算得出，于是我們可以方便的加入新的控制設(shè)備。 C． 與【10】中算法比較 在【10】中，采用了基于MINOS的OPF算法，它運(yùn)用ADIFOR來(lái)計(jì)算Jacobian和Hessian矩陣。雖然與本文提出的改進(jìn)算法都是基于A(yíng)D技術(shù)，但還是有很多區(qū)別。見(jiàn)表 ，所以很難準(zhǔn)確公平的比較這兩種方法孰優(yōu)孰劣。通常，內(nèi)點(diǎn)法在處理大規(guī)模OPF問(wèn)題中要比MINOS方法快很多，而且基于操作符重載的改進(jìn)算法ADC比ADIFOR更具靈活性。此外，本文提出的改進(jìn)算法的關(guān)鍵貢獻(xiàn)在于：其可以通過(guò)AD工具識(shí)別出一階和二階導(dǎo)數(shù)矩陣中的不變?cè)夭⒃诘绦蚯吧a(chǎn)常數(shù)列表。在程序迭代中，只需更新變動(dòng)的導(dǎo)數(shù)因此，本文提出的改進(jìn)算法要優(yōu)于【10】。 為了與【10】做比較，測(cè)試方法同表 1中所用方法。測(cè)試在同樣的機(jī)子和windows系統(tǒng)上進(jìn)行；。最大CPU周期設(shè)為1000s。測(cè)試結(jié)果見(jiàn)表 6.“/”表示運(yùn)行溢出。從表 6可知，基于MINOSADIFOR的算法要比基于A(yíng)D的內(nèi)點(diǎn)法慢很多。 5 結(jié)語(yǔ)內(nèi)點(diǎn)法已被證明是一個(gè)成功的最優(yōu)潮流算法。在內(nèi)點(diǎn)法中，計(jì)算Jacobian和Hessian矩陣時(shí)一項(xiàng)特別容易出錯(cuò)的工作。自動(dòng)微分方法為 Jacobian和Hessian矩陣的計(jì)算提供了簡(jiǎn)潔的編碼和靈活性。然而，現(xiàn)存的AD方法在處理大規(guī)模系統(tǒng)時(shí)比手動(dòng)編程慢很多。為了將AD方法應(yīng)用于大規(guī)模系統(tǒng)，本文提出了一種高效的改進(jìn)算法成功的解決了此問(wèn)題，其主要特點(diǎn)如下：1） 因?yàn)槠溆行У剡\(yùn)用了ADC，使得改進(jìn)的AD方法在保持靈活性的同時(shí)具有與手動(dòng)編程一樣的計(jì)算效率。算例測(cè)試表明一般算法的計(jì)算時(shí)間為手動(dòng)編程的2～3倍，～。因此，基于A(yíng)D的改進(jìn)算法顯著的提高了計(jì)算效率。2） 改進(jìn)的AD算法在系統(tǒng)要加入新設(shè)備時(shí)無(wú)需對(duì)已知和未知的目標(biāo)函數(shù)，約束條件和用戶(hù)自定義設(shè)備重新編程，具有良好的靈活性和高效性。3） 改進(jìn)算法采用基于C++高級(jí)編程語(yǔ)言中的操作符重載方法替代源代碼變換。對(duì)于軟件開(kāi)發(fā)員和用戶(hù)更容易使用。4） 到目前為止，多數(shù)基于A(yíng)D技術(shù)的工具只能計(jì)算Jacobian矩陣。這是第一次運(yùn)用AD計(jì)算Hessian矩陣。在牛頓算法和SQP算法中也需要計(jì)算Hessian矩陣，所以該算法也可用于他們。 本文提出的基于A(yíng)D技術(shù)的OPF內(nèi)點(diǎn)法在解決大規(guī)模系統(tǒng)時(shí)具有與手動(dòng)編程的計(jì)算速率，該方法也可擴(kuò)展到在其他領(lǐng)域，隨著AD技術(shù)的快速發(fā)展，該技術(shù)有望在電力系統(tǒng)操作中替代手動(dòng)編程，大大減輕了軟件開(kāi)發(fā)人員的負(fù)擔(dān)。
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