Publication

HIERARCHICAL OPTIMIZATION OF REACTIVE POWER WITH LINEAR PROGRAMMING.

1984
Reports

Résumé

An iterative and decoupled method is proposed for solving the general active/reactive constrained power flow problem, based on rectangular coordinates of injected currents. Successive linear programming with dual-relaxation method is used. The general objective function is designed to accommodate security improvement as well as economical optimization, including system active losses. A hierarchical approach for reactive optimization is proposed. A whole optimization problem is thus subdivided into several subproblems which can be optimized independently, starting from predetermined boundary conditions. The performance of the algorithms is evaluated on real systems.

Source officielle

https://infoscience.epfl.ch/entities/publication/be27c092-2237-40aa-9bc9-15affe72df67

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Concepts associés (32)

Optimisation multiobjectif

L'optimisation multiobjectif (appelée aussi Programmation multi-objective ou optimisation multi-critère) est une branche de l'optimisation mathématique traitant spécifiquement des problèmes d'optimisation ayant plusieurs fonctions objectifs. Elle se distingue de l'optimisation multidisciplinaire par le fait que les objectifs à optimiser portent ici sur un seul problème. Les problèmes multiobjectifs ont un intérêt grandissant dans l'industrie où les responsables sont contraints de tenter d'optimiser des objectifs contradictoires.

Optimisation linéaire

thumb|upright=0.5|Optimisation linéaire dans un espace à deux dimensions (x1, x2). La fonction-coût fc est représentée par les lignes de niveau bleues à gauche et par le plan bleu à droite. L'ensemble admissible E est le pentagone vert. En optimisation mathématique, un problème d'optimisation linéaire demande de minimiser une fonction linéaire sur un polyèdre convexe. La fonction que l'on minimise ainsi que les contraintes sont décrites par des fonctions linéaires, d'où le nom donné à ces problèmes.

Optimization problem

In mathematics, computer science and economics, an optimization problem is the problem of finding the best solution from all feasible solutions. Optimization problems can be divided into two categories, depending on whether the variables are continuous or discrete: An optimization problem with discrete variables is known as a discrete optimization, in which an object such as an integer, permutation or graph must be found from a countable set.

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