电力是国民经济的重要基础产业,电力系统的发展关乎千家万户、国计民生。如何优化电力系统运作,提高电力系统运行效率,从而构建资源节约型和环境友好型社会,一直以来都是学者们致力研究和探讨的热点问题。随着全球资源环境压力的不断增大和电力市场化进程的持续深入,电力工业正面临前所未有的机遇和挑战。应用新的管理和技术,建设更加安全、可靠、经济的电力系统,已经成为各国电力行业的共同目标。最优潮流作为电力系统不可或缺的分析和定价工具,在当前的电力市场环境中扮演着越来越重要的角色。而在众多的求解最优潮流的方法中,内点法正受到越来越多的关注。内点法的最大特点是收敛速度快且对等式和不等式约束的处理十分方便,这也使其成为求解大型优化问题的实用方法之一。本文通过对原对偶内点法的研究,对高阶内点法中的原对偶校正内点法、多预测-校正内点法和多中心校正内点法,根据其不同的特点提出了相对应的改进算法,并对线性规划方法计算最优潮流的准确性、考虑负荷模型的节点边际电价计算和分解以及风电接入对系统优化运行的影响等问题进行了讨论。文中的主要工作有以下几个方面:(1)将原对偶校正内点法应用到电力系统最优潮流问题的求解中。针对原对偶校正内点法在计算中由于校正方向的不利影响导致算法失效的情况,本文提出了基于过滤器的原对偶校正内点法,此算法通过将原对偶校正内点法与过滤器法相结合,并设计合适的过滤准则,使得校正方向对算法带来的不利影响可由过滤器有效屏蔽,从而有效改善和提升了原对偶校正内点法的收敛特性。(2)提出了加权多预测-校正内点法。该算法将加权校正思想应用到预测校正内点法中并使用一个两阶段线性搜索策略来寻找近似最优的校正方向的权值,以提高算法的收敛速度。通过将加权多预测-校正内点法对测试系统的计算效果与预测-校正内点法及其衍生的内点法相比较,验证了此算法在迭代次数和计算时间上所具有的优势。(3)改进了多中心-校正内点法。此算法有效的结合了预测-校正和中心校正两种校正方式,将线性搜索后的预测-校正方向作为中心-校正法迭代时的仿射方向,以达到改善中心-校正内点法的收敛特性的目的。通过对不同系统的测试,显示出改进后中心校正法的鲁棒性得到了加强。此外,测试结果还表明,改进的算法与传统的高阶内点法相比,在迭代次数和计算时间上均具有一定的优势。(4)研究了线性规划法求解最优潮流存在的不准确性。文中给出了一种广泛应用于求解电力系统优化问题的线性规划方法,此方法通过应用序列线性规划技术将非线性最优潮流问题的求解转化为对一系列含步长约束的线性子问题的求解。此外,本文将Trust-Tech方法用于初始可行点的获取,并将加权多预测-校正内点法用于对每个线性子问题的求解。通过将线性规划法与非线性内点法所求的结果相比较,分析了线性规划法在不同负荷条件下求解最优潮流的准确性问题。(5)本文给出了考虑ZIP负荷和感应电动机负荷组成的复合负荷模型的最优潮流模型,并提出与之对应的节点边际电价的分解模型。新的节点边际电价分解模型能够在最优潮流考虑各种非线性负荷模型时,有效的将节点边际电价分解成相应的组成部分,从而克服了传统分解模型的不足。文中通过对两个测试系统在不同负荷条件、不同负荷模型下的仿真计算,验证了文中所提的分解模型的有效性,分析了负荷条件不同时,负荷模型对节点边际电价及其各个部分的影响。(6)针对风电场的接入对电力系统运行的影响日益增大,本文发展了一个最优潮流模型以研究风电场对系统优化运行的影响。模型中考虑了恒速风力发电机的稳态模型和风力发电的波动性对电力系统旋转备用的额外需求,通过在优化目标函数中加入风力发电机的发电费用并将风力发电机组的出力作为变量处理,使得优化模型更趋合理。文中还将变罚因子的二次罚函数引入优化过程以实现离散变量在优化过程中的逐次归整。通过对IEEE118节点系统的仿真计算,分析了风电场的接入可能对系统优化运行的影响,验证了本章所提模型的合理性和算法的有效性。