电力系统IEEE30节点以支路有功功率损耗最小为目标的优化算法

基于原对偶内点法的IEEE30节点系统支路有功功率损耗最小化优化方案

一、数学模型构建

1. 目标函数

最小化支路有功损耗：

$\min \sum_{k=1}^{n_b} g_k (V_k^2 + V_m^2 - 2V_kV_m\cos(\theta_k-\theta_m))$

其中$n_b=41$为支路数，$g_k$为支路电导，$V_k$、$V_m$为两端节点电压幅值，$\theta_k$、$\theta_m$为相角差

2. 约束条件

(1) 功率平衡方程

$\begin{cases}
P_{Gi} - P{Di} = \sum{j=1}^{n_b} V_i Vj (G{ij}\cos\theta{ij} + B{ij}\sin\theta{ij}) \
Q{Gi} - Q{Di} = \sum{j=1}^{n_b} V_i Vj (G{ij}\sin\theta{ij} - B{ij}\cos\theta_{ij})
\end{cases}$

(2) 变量约束

• 发电机出力：$P{Gi}^{\min} \leq P{Gi} \leq P_{Gi}^{\max}$
• 节点电压：$V^{\min} \leq V_i \leq V^{\max}$
• 线路潮流：$|S_k| \leq S_k^{\max}$

(3) 不等式约束处理
引入松弛变量$s^+,s^-$将不等式转化为等式：

$\begin{cases}
f(x) + s^+ - s^- = 0 \
s^+ \geq 0, s^- \geq 0
\end{cases}$

二、原对偶内点法实现步骤

1. 系统参数初始化

% IEEE30节点参数加载（示例）
bus_data = load('bus30.txt');    % 节点数据
branch_data = load('branch30.txt'); % 支路数据
gen_data = load('gen30.txt');     % 发电机数据

% 构建节点导纳矩阵
Ybus = makeYbus(bus_data, branch_data);

2. 障碍参数更新策略

mu = 0.1;        % 初始障碍参数
tau = 0.5;       % 障碍参数缩减因子
max_iter = 100;  % 最大迭代次数
tol = 1e-6;      % 收敛容差

for iter = 1:max_iter
    % 计算对偶间隙
    gap = X' * Z / n_var;

    % 更新障碍参数
    if gap < 1e-3
        mu = mu * tau;
    end

    % 构建KKT系统
    [F, J] = kkt_system(X, Z, Ybus, bus_data, branch_data);

    % 牛顿迭代求解
    delta = -J \ F;
    X = X + delta(1:n_var);
    Z = Z + delta(n_var+1:end);

    % 收敛判断
    if norm(F) < tol
        break;
    end
end

3. KKT系统构建

function [F, J] = kkt_system(X, Z, Ybus, bus_data, branch_data)
    % 解析变量
    [V, theta, P, Q] = decode_state(X);

    % 功率平衡方程
    [P_calc, Q_calc] = power_flow(V, theta, Ybus);
    f1 = P - P_calc;
    f2 = Q - Q_calc;

    % 线路潮流约束
    [S, I] = line_power(V, theta, branch_data);
    f3 = S - S_max;

    % 障碍函数项
    rho = 1e-4;  % 障碍参数
    F = [f1; f2; f3 + rho*(X(n_var+1:end) - X(1:n_var))];

    % Jacobian矩阵构建
    J = sparse(2*n_var + 2*n_ineq, 2*n_var + 2*n_ineq);
    % 填充雅可比子矩阵...
end

三、关键算法优化

1. 稀疏矩阵处理

利用IEEE30节点系统的稀疏特性（线路导纳矩阵稀疏度>95%），采用压缩存储格式：

Ybus = sparse(bus_data.n, bus_data.n);  % 稀疏矩阵初始化
for k = 1:branch_data.n
    i = branch_data.f(k);
    j = branch_data.t(k);
    Ybus(i,j) = Ybus(i,j) - 1/(branch_data.R(k)+1j*branch_data.X(k));
    Ybus(j,i) = Ybus(i,j)';
    Ybus(i,i) = Ybus(i,i) + 1/(branch_data.R(k)+1j*branch_data.X(k)) + branch_data.Bc(k)/2;
    Ybus(j,j) = Ybus(j,j) + 1/(branch_data.R(k)+1j*branch_data.X(k)) + branch_data.Bc(k)/2;
end

2. 并行计算加速

利用MATLAB并行计算工具箱加速潮流计算：

parfor k = 1:branch_data.n
    [S_k, I_k] = line_power(V, theta, branch_data, k);
    S(:,k) = S_k;
end

四、MATLAB仿真结果

1. 系统参数配置

2. 优化效果对比

五、工程应用扩展

1. 多目标协同优化

% 多目标函数构建
f1 = sum(g_line.*|I_line|^2);  % 有功网损
f2 = sum((V - V_nom).^2);      % 电压偏差
weights = [0.7, 0.3];          % 目标权重
Pareto_front = gamultiobj(@(x) [f1(x); f2(x)], n_var, [], [], [], [], lb, ub);

2. 实时控制接口

% 建立OPC-UA通信
opc = opcuaserver('opc.tcp://localhost:4840');
opc.addVariable('Machine1.P', 200, 'double', [0,250]);
opc.addVariable('Transformer1.Tap', 1.0, 'double', [0.9,1.1]);

六、代码实现要点

1. 数据预处理

   • 节点编号映射：将实际节点编号转换为0-based索引
   • 支路参数转换：将线路电抗转换为导纳形式

2. 收敛性增强

   • 采用Levenberg-Marquardt修正：

     $J^T J + \lambda I \Delta x = -J^T F$

   • 动态步长调整：

     $\lambda_{k+1} = \begin{cases}
     10\lambda_k & \text{若} |F|增大 \
     \lambda_k/10 & \text{若} |F|减小
     \end{cases}$

3. 安全约束处理

   • 线路潮流越限处理：

     if |S_k| > S_max
         S_k = S_max * sign(S_k);
         delta_S = S_k - S_prev;
         X = X + delta_S * J_S;
     end
     

七、参考文献与工具

1. 核心文献
   • 《电力系统最优潮流原对偶内点法及其应用》（王锡凡，2018）
   • IEEE PES Task Force Report on OPF Algorithms (2022)
2. 代码库
   • [ 电力系统IEEE30节点以支路有功功率损耗最小为目标的优化算法 youwenfan.com/contentalb/51234.html