内点法求最优潮流附matlab代码

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🔥 内容介绍

最优潮流（Optimal Power Flow, OPF）是电力系统运行优化的核心问题，其本质是在满足电力系统物理约束（如功率平衡、设备容量限制）的前提下，通过调整可控变量（如发电机出力、变压器分接头、无功补偿装置容量），实现某一或多个经济 / 技术目标的最优化（如发电成本最小、网损最小、电压稳定性最大化）。

二、内点法的核心原理：从 “可行域边界” 到 “内部搜索”

内点法（Interior Point Method, IPM）是 20 世纪 80 年代兴起的非线性规划算法，其核心优势在于不依赖初始可行解，且能快速收敛到最优解，尤其适用于 OPF 这类 “高维、强约束” 的优化问题。

三、内点法求解最优潮流的具体步骤

以内点法求解 “发电成本最小化” 的 OPF 问题为例，具体流程可分为 6 个步骤，结合电力系统特性优化关键环节：

四、内点法的改进方向与工程应用

（一）改进方向

1. 分布式内点法

针对大规模互联电网（如区域电网协同优化），将集中式内点法转化为分布式算法，通过子区域间的信息交互（如边界节点功率），避免集中计算的 “维数灾”，提升求解效率。

1. 鲁棒内点法

考虑电力系统的不确定性（如负荷波动、风电出力随机），引入鲁棒优化理论，将内点法与 “最坏情况分析” 结合，确保最优解在不确定性场景下仍能满足约束，提升运行安全性。

1. 多目标内点法

针对 “成本最小 + 网损最小 + 电压稳定最大” 的多目标 OPF 问题，将传统单目标内点法与帕累托排序结合，通过构造多目标障碍函数，生成均匀分布的帕累托最优解集，为调度人员提供多场景选择。

（二）工程应用场景

1. 电力系统经济调度

日常运行中，调度中心通过内点法求解 OPF，优化各发电机的出力分配，在满足负荷需求的同时最小化发电成本，例如我国省级电网的日前经济调度均采用内点法作为核心算法。

1. 电网实时安全校正

当电网发生 N-1 故障（如某条支路断开），内点法可快速求解 “故障后 OPF”，调整发电机出力、变压器分接头，消除支路潮流越限，恢复电网安全运行，求解时间通常控制在 1 s 以内，满足实时性要求。

1. 新能源并网优化

高比例风电、光伏并网后，内点法可结合新能源的出力预测，优化储能与新能源的协同运行，例如在风电出力过剩时，通过 OPF 调整储能充电功率，同时最小化弃风率与发电成本。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 李尹,韦化.基于Matlab符号计算工具箱的内点法最优潮流研究[J].电力自动化设备, 2003, 23(7):6.DOI:10.3969/j.issn.1006-6047.2003.07.009.

[2] 池哲浩,张洪梁,赵连杰.电力系统最优潮流的计算方法[J].黑龙江电力, 2011, 33(5):4.DOI:10.3969/j.issn.1002-1663.2011.05.008.

[3] 阳育德.基于现代内点理论的多预想故障暂态稳定约束最优潮流[D].广西大学,2004.DOI:10.3321/j.issn:0258-8013.2004.10.018.

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🌈 各类智能优化算法改进及应用

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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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