免疫遗忘动态多目标优化

许多现实世界中的优化问题都是多个目标的,而且是和时间因素有关的,抽象成数学模型就是动态的多目标优化问题,基于免疫遗忘概念和免疫应答的动态过程,提出了一种用于解决动态多目标优化问题的新的人工免疫系统算法一免疫遗忘动态多目标优化(IFDMO)算法.并采用了两集合覆盖这一评价参数,对算法进行了定量的描述.这一参数用于测量在每一个时间步骤得到的最优解向着Pareto-最优面的逼近程度.并将该算法与另外一种算法CSADMO进行了比较,CSADMO是最近提出的一种用于解决动态多目标优化问题的方法,CSADMO在保持所得前沿面的均匀性,多样性及向着Pareto-最优面的逼近性方面都体现出了很好的性质.实验结果表明,在每一时间步骤中,与CSADMO相比,IFDMO获得的解能更好的向着Pareto-最优面逼近,而且解得分布也更加均匀,范围也更加宽广.     

用于求解多目标优化问题的克隆选择算法

提出一种用于求解多目标优化问题的新算法,将抗体群中的抗体分为支配抗体和非支配抗体代替传统算法中对所有个体分配适应度值,以适应多目标优化问题存在一系列无法相互比较的Pareto-最优解的特点;对非支配抗体进行选择,有利于算法向着理想Pareto-前端搜索,而且加快了收敛速度;克隆操作实现了全局择优,有利于得到分布较广的Pareto-前端;采用非一致性变异操作以提高算法的局部搜索能力,有利于所得解的多样性．与已有算法相比,新算法所得的最优解分布最广,很大程度上支配着其他算法得到的最优解,评价指标S降低到了3%以下．     

基于含扰动的改进吸引排斥粒子群算法的电力系统无功优化

电力系统无功优化可以改善电网的无功分布,有效地降低网络有功损耗,保证经济效益。针对粒子群算法在电力系统无功优化问题中存在物种多样性下降和易于陷入局部最优的问题,提出含扰动的改进吸引排斥粒子群算法。该算法通过对物种多样性和迭代次数进行判断,优化速度更新公式和位置更新公式,较好地克服传统粒子群算法在电力系统无功优化问题中存在的不足,通过对IEEE-14节点系统进行仿真验证,验证提出的算法可以更好地降低有功损耗,证明该方法的有效性。     

基于改进果蝇优化算法的无功优化

将改进果蝇优化算法运用于无功优化领域,为电力系统的无功优化计算提供了一种新的算法.通过对迭代步长进行自适应调整可以有效避免果蝇算法可能陷入局部最优的问题,同时还能提高收敛精度.在无功优化模型中,对控制变量进行归一化处理,使得量纲一致;将约束条件以罚函数的形式并入目标函数中,实现对状态变量的限制.以IEEE30节点系统和IEEE57节点系统为例,分别基于果蝇优化算法(FOA)、改进果蝇优化算法(IFOA)和遗传算法(GA)进行了无功优化计算,结果表明改进果蝇优化算法(IFOA)具有更好的优化效果和计算速度,更加接近全局最优值,采用该算法解决无功优化问题效果很好.     

基于改进免疫遗传算法的电力系统无功优化

电力系统无功优化是保证系统电压质量、降低网损的重要措施.基于遗传算法、免疫算法的优缺点,提出一种应用于电力系统无功优化的新算法-改进的免疫遗传算法.对IEEE-30节点系统的仿真表明:该算法能够有效地提高收敛速度,避免早熟收敛.     

基于细菌群体趋药性算法的电力系统无功优化

采用细菌群体趋药性算法求解电力系统无功优化问题.针对n维变量寻优问题,提出将n维空间的求解问题化简为(n-1)个二维空间求解,并给出了新的求解此二维空间的表达式;针对细菌个体与群体的搜索特点,引入自适应步长,对细菌每次移动过程中的移动步长和方向进行自适应调整;针对细菌迭代过程中寻找到的最优值,引入最优状态板,使最优值不被随机抛弃.这些策略提高了算法运算速度,同时保证算法全局搜索的能力.对IEEE30节点测试,证实该法在无功优化计算中的有效性.     

基于线性规划的电力系统无功优化

电力系统无功优化对保证电能质量及系统安全经济运行有着重要的意义．本文研究的电力系统无功优化算法是以整个网络的损耗最小为目标函数,以无功补偿设备出力、发电机端电压和可调变压器变比为控制变量,以发电机的无功出力和变压器端电压幅值为状态变量建立了线性规划模型方程．采用内点法来求解线性规划模型方程组,获得了各控制变量和状态变量的最优值．优化后的结果表明,降低了目标电力系统的网络损耗．     

基于改进粒子群算法的配电网无功优化的研究

针对电力系统无功优化问题多变量、不连续、非线性的特点,本文建立了以系统年运行费用最小为目标函数、以有功功率和无功功率为约束条件的数学模型,并应用改进的粒子群算法对无功优化问题进行求解.该算法在权重系数和不活动粒子两方面进行改进,有效地解决了进化过程中陷入局部最优和搜索精度差的特点.最后,通过对IEEE30节点系统进行无功优化算例分析,仿真结果验证了该算法解决电力系统无功优化问题的有效性和可行性.     

电力系统无功优化算法研究综述（上）

综述了电力系统无功优化的相关概念、研究的关键问题和经典模型,系统地阐述了优化算法中的常规算法、智能算法及其改进算法在电力系统无功优化中的应用情况及存在的问题,并对各种优化算法的优缺点进行了分析比较.针对各种优化算法的不同特征,提出了一种综合各单一算法优点的混合算法求解无功优化问题.总结了近年来其它新型算法的无功优化的应用情况.最后指出了随着智能电网的发展,电力系统无功优化算法当前存在的问题及有待于深入研究的几个方面.实现无功优化的实时计算将是今后无功优化算法问题新的研究方向.     

基于新型两阶段混合算法的电力系统无功优化

针对电力系统无功优化领域现有的人工智能算法易早熟和收敛精度不佳的缺点,将萤火虫算法和量子粒子群算法相结合,形成一种新型两阶段混合优化算法。该混合算法采用串联的方法将GSO算法与QPSO算法混合,使两种算法优势互补。在算法迭代前期充分利用萤火虫算法可同时搜索全部局部最优解的特性,保证了寻优的全面性。在迭代中后期,利用量子粒子群算法收敛速度快、解的精度高的特点进行寻优,保证了算法的收敛精度。同时基于黄金分割点理论,引入了群体替代算子,避免了迭代后期算法陷入局部最优。经过算法在IEEE30节点算例中的对比仿真,结果表明:在无功优化领域中,两阶段混合算法的全局搜索能力,收敛速度及精度均优于对比算法。