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电力系统潮流计算的最新进展
作者：牛卢璐卢凤娥来源：《硅谷》2009年第05期
摘要潮流计算作为电力系统最基本的一种电气计算，无论是从其深度还是广度上讲，一直在不断发展。简要分析六种新型的潮流计算方法的计算原理及优缺点，它们分别是基于人工智能的潮流计算方法、基于L1范数和现代内点理论的方法、基于符号分析的潮流计算方法、双向迭代并行潮流计算方法、含HVD和FACTS装置的混合电力系统潮流计算方法、配电网的模糊潮流计算方法等。
关键词电力系统潮流计算方法
中图分类号：TP3文献标识码：A文章编号：1671－7597（2009）0310097－01
一、引言
潮流计算是电力系统分析中最基本的一种电气运算，也是研究电力系统运行和规划方案的重要手段，其实质是求解一组多元非线性方程。但随着电力系统规模的不断扩大，潮流方程的阶次越来越高，对这种规模的方程并不是采用任何数学方法都能保证给出正确答案的，因此，这也成为促使电力系统研究人员不断寻求新的、更可靠的潮流计算方法的动力。
利用计算机进行电力系统潮流计算曾采用过许多方法。20世纪50年代，普遍采用以节点导纳矩阵为基础的高斯－塞德尔法，该方法原理简单、对计算机内存的需求量小，但其收敛性较差，当系统规模变大时，迭代次数急剧上升。这迫使电力系统计算人员在20世纪60年代初转向以阻抗矩阵为基础的阻抗法。阻抗法在当时改善了系统潮流计算的收敛性问题，但阻抗矩阵是满阵，占用计算机内存多，每次迭代的计算量也大，当系统规模不断扩大时，这些缺点尤为突出。
二、几种新型的潮流计算方法
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（一）潮流计算的人工智能方法。近年来，人工智能作为一种新兴的方法，越来越广泛的应用到电力系统潮流计算中1。该方法不像传统方法那样依赖于精确的数学模型，这种方法只能基于对自然界和人类本身活动的有效类比而获得启示。具有代表性的有遗传法、模拟退火法、粒子群优化算法等。
遗传算法是80年代出现的新型优化算法，近年来迅速发展，它的机理源于自然界中生物进化的选择和遗传，通过选择（Selectio
）、杂交（Crossover）和变异（Mutatio
）等核心操作，实现“优胜劣汰”。遗传算法优点是具有很好的全局寻优能力，优化结果普遍比传统优化方法好。缺点是计算量比较大，计算时间长。
模拟退火算法是基于热力学原理建立的随机搜索算法，也可以视为一种进化优化方法，是一种有效的通用启发式随机搜索方法。算法思想来源于固体退火r