导读:本文包含了水火电力系统最优潮流论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:电动汽车,水火动态最优潮流,电网峰谷差,互补现代内点法
水火电力系统最优潮流论文文献综述
陈英杰[1]（2013）在《含电动汽车的电力系统水火动态最优潮流》一文中研究指出在世界能源紧缺和低碳经济的压力下,各国政府高度重视电动汽车的发展,认为电动汽车是保障能源安全、发展低碳经济的有效途径。在此背景下,随着电池技术和智能电网的不断发展,电动汽车开始在世界范围内推广应用,其在市场上占有的份额将会迅速提高。但是电动汽车的规模化应用,在其非受控充、放电时,会对电网产生不利影响。因此,有必要合理控制和优化电动汽车的充、放电,对大规模电动汽车与电网的互动问题进行研究。水电可节约消耗性能源,带来显着的经济效益。本文详细分析了电动汽车两段式充电对电力系统带来的不利影响,以动态最优潮流为基础,对电动汽车两段式充电模式的水火动态最优潮流问题进行了求解分析。3个测试系统以JAES6,IEEE14, IEEE30系统为基础构造,通过仿真测试表明电动汽车两段式充电会造成系统负荷峰上加峰,使系统的峰谷差加大,影响系统的安全稳定运行,为建立电动汽车最优充-放电的水火动态最优潮流模型提供依据。电动汽车具有充电与放电两种的特性,可供电力系统调度；以两段式充电为基础,建立了电动汽车最优充-放电的电力系统水火动态最优潮流模型。根据模型的特点,推导了求解含互补约束非线性规划问题的互补约束现代内点法；分析了3个测试系统最优充电模式的情况,并与电动汽车两段式充电进行比较；使用互补约束现代内点算法对3个测试系统的最优充-放电水火动态最优潮流进行了算例仿真,结果表明电动汽车在负荷高峰时段按调度要求向电网放电,合理地优化了电动汽车的充、放电时间,可以对系统负荷起到消峰填谷的作用,缩小系统负荷的峰谷差,从而平滑了负荷曲线,改变了系统的负荷特性,有利于系统的安全、经济、稳定运行,而固定水头水电厂起到快速响应负荷变化的作用,动作迅速,从而验证的模型的正确性、算法的有效性。(本文来源于《广西大学》期刊2013-06-01）
杨光磊[2]（2008）在《水火电力系统最优潮流问题的分布式计算研究》一文中研究指出水火电力系统最优潮流问题(HTOPF)是一个大规模多时段的动态非线性最优化问题,其计算量远远大于经典的最优潮流问题(OPF)。随着电力系统规模的日益扩大,求解模型的不断精确与完善,运行周期中的计算时间间隔越来越短,时段数越来越多,相应的计算量急剧增加。特别是当模型中考虑了梯级水电厂之后,由于实际的运行特性,各个水电厂之间、各个时段之间因水量关系相互耦合,必须将整个运行周期进行统一考虑,计算量将十分庞大,采用传统的单机集中式计算,计算时间无法满足要求。因此,研究高效的水火电力系统最优潮流的分布式算法已是势在必行。本文在现代内点算法中,依据分块法,将大规模的简约修正方程解耦,从而得到了一种各个时段分布计算的HTOPF问题的分布式计算方法。并采用性价比高的PC机群(PC-cluster)和数值计算能力强大的Matlab分布式计算环境(MDCE)搭建了分布式计算平台,成功地求解了大规模系统的HTOPF问题。通过对5个测试系统分别在5个不同的运行周期中运行的仿真计算结果分析中可以得出,本文的算法继承了内点法良好的收敛性,模型真实的反映了实际电力系统中各种发电厂的出力情况,以及梯级水电厂运行情况,节省了大量计算时间,获得了较高的加速比和效率。该方法能满足水火电力系统最优潮流问题的实际应用,具有广泛的应用前景。(本文来源于《广西大学》期刊2008-06-01）
蔡广林[3]（2005）在《基于PC网格的水火电力系统最优潮流分布式计算研究》一文中研究指出网格计算是解决大规模计算分析、海量数据存储、信息处理的有效工具。网格能够有效的利用分布在不同地域的计算机资源,打破了传统的计算方式。PC(个人计算机)网格能够利用高效的资源管理工具管理局域资源,对外提供统一的网格资源访问接口,具有性价比高,扩展性好的特点。 水火电力系统最优潮流(HTOPF)属于大规模的动态优化问题,随着系统规模的不断扩大,求解模型的不断精确,采用传统的集中式计算,计算时间无法满足要求。本文推导出了两种将HTOPF问题按时段解耦的算法。一种采用近似牛顿方向法,将修正方程系数矩阵用近似的分块矩阵代替,在满足一定条件下,算法具有局部的收敛特性;另一种是精确分块法,算法直接从修正方程出发,推导出耦合约束的拉格朗日乘子变化量的公式,并有效地避免了分解产生的矩阵求逆部分的计算。子问题的求解采用了现代内点算法。通过对多个系统仿真,结果表明两种方法都具有较好的收敛性,不仅能提高大规模系统的计算速度,而且能够有效地将HTOPF问题解耦,属于粗粒度算法。 基于所提出的两种解耦算法,分别利用MPI和Condor_MW开发了基于PC网格的分布式计算程序。通过在4台PC机组成的分布式环境中仿真,成功地求解了大规模系统的HTOPF问题,有效地处理通信流量、负载均衡等问题,达到了较好的加速比和效率。该方法对于大规模系统问题具有广泛的应用前景。(本文来源于《广西大学》期刊2005-06-01）
韦化,李滨,杭乃善,刘东平,文杰[4]（2003）在《大规模水火电力系统最优潮流的现代内点理论分析》一文中研究指出基于原始问题的扰动的Karush Kuhn Tucker条件,推导出一种求解水火电力系统最优潮流(HTOPF)问题的现代内点算法。沿着内点法的中心方向将该算法成功地扩展于求解次最优的HTOPF问题时(A-HTOPF)。与HTOPF相比,A-HTOPF不仅在求解大规模系统问题CPU时间下降1～2倍,而且在大多数情况下,可以保证所得最优目标值的精度高于99％。(本文来源于《中国电机工程学报》期刊2003年04期）
水火电力系统最优潮流论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
水火电力系统最优潮流问题(HTOPF)是一个大规模多时段的动态非线性最优化问题,其计算量远远大于经典的最优潮流问题(OPF)。随着电力系统规模的日益扩大,求解模型的不断精确与完善,运行周期中的计算时间间隔越来越短,时段数越来越多,相应的计算量急剧增加。特别是当模型中考虑了梯级水电厂之后,由于实际的运行特性,各个水电厂之间、各个时段之间因水量关系相互耦合,必须将整个运行周期进行统一考虑,计算量将十分庞大,采用传统的单机集中式计算,计算时间无法满足要求。因此,研究高效的水火电力系统最优潮流的分布式算法已是势在必行。本文在现代内点算法中,依据分块法,将大规模的简约修正方程解耦,从而得到了一种各个时段分布计算的HTOPF问题的分布式计算方法。并采用性价比高的PC机群(PC-cluster)和数值计算能力强大的Matlab分布式计算环境(MDCE)搭建了分布式计算平台,成功地求解了大规模系统的HTOPF问题。通过对5个测试系统分别在5个不同的运行周期中运行的仿真计算结果分析中可以得出,本文的算法继承了内点法良好的收敛性,模型真实的反映了实际电力系统中各种发电厂的出力情况,以及梯级水电厂运行情况,节省了大量计算时间,获得了较高的加速比和效率。该方法能满足水火电力系统最优潮流问题的实际应用,具有广泛的应用前景。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
水火电力系统最优潮流论文参考文献
[1].陈英杰.含电动汽车的电力系统水火动态最优潮流[D].广西大学.2013
[2].杨光磊.水火电力系统最优潮流问题的分布式计算研究[D].广西大学.2008
[3].蔡广林.基于PC网格的水火电力系统最优潮流分布式计算研究[D].广西大学.2005
[4].韦化,李滨,杭乃善,刘东平,文杰.大规模水火电力系统最优潮流的现代内点理论分析[J].中国电机工程学报.2003