混合光线反射优化算法提升电压稳定临界点求解效率

本文主要探讨了电力系统中基于混合光线反射优化算法的最近电压稳定临界点求取方法。在传统的电压稳定性评估研究中，连续潮流法、崩溃点法和非线性规划法常用于处理节点负荷固定的情况。然而，随着可再生能源如风电和光伏的大规模接入，电力系统的负荷增长不确定性增加，这促使寻求一种能够在负荷方向不确定性下准确求取最近电压稳定临界点的方法，以确保系统的安全稳定运行。 文献中的不足之处在于Dobson提出的极限曲面法，它没有明确规定负荷增长方向的不确定性范围，可能导致计算出的电压稳定裕度过低，且在处理大型系统时易陷入局部最优。为此，研究者提出了混合光线反射优化（SOIO）算法，这是对光线反射优化（OIO）算法的增强版本。SOIO算法结合了House-Holder变换和混合多光源策略，增强了算法的全局寻优能力。 House-Holder变换是一种矩阵变换技术，它能够保持空间内的几何结构不变，这对于保持优化过程中的全局视角至关重要。而混合多光源策略则借鉴了自然界中多角度光线反射的现象，通过模拟不同光源与凹凸表面的交互，增加了寻找全局最优解的可能性，避免了单光源算法可能遇到的局部收敛问题。 与传统的超平面逼近或基于智能算法（如BigBang-BigCrunch和支持向量机）相比，SOIO算法不仅保持了较高的计算效率，而且具有更强的全局寻优性能。由于其依赖于函数的局部凹凸特性，即使在约束较少且优化函数性质复杂的场景下，也能有效地找到最近电压稳定临界点。 SOIO算法为解决电力系统中负荷增长不确定性下的电压稳定问题提供了一种高效且全局性强的求解策略，有助于电力系统的安全稳定运行。通过实例分析，该方法证明了其在实际应用中的有效性，为电力系统的设计和管理提供了有力的工具。