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针对无功优化问题的特点,在现有免疫遗传算法基础之上,提出一系列改进措施,形成了一种新的解决无功优化问题的改进免疫遗传算法。该算法将免疫遗传算法中常用的二进制编码改进为整、实数混合编码,提高了计算速度与精度;将通常的选择、变异操作与进化代数相联系,形成具有动态调整功能的改进Boltzmann退火选择、非均匀变异算子,提高了算法的全局收敛性,加快了计算速度;引入疫苗接种概念,有效地抑制了算法在进化过程中出现的退化现象,进一步加快了算法的收敛速度。以IEEE30节点系统为例对该改进算法的性能进行了测试,结果表明了该算法的有效性和可行性。 相似文献
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针对无功优化问题的特点,在现有免疫遗传算法基础之上,提出一系列改进措施,形成了一种新的解决无功优化问题的改进免疫遗传算法.该算法将免疫遗传算法中常用的二进制编码改进为整、实数混合编码,提高了计算速度与精度;将通常的选择、变异操作与进化代数相联系,形成具有动态调整功能的改进Boltzmann退火选择、非均匀变异算子,提高了算法的全局收敛性,加快了计算速度;引入疫苗接种概念,有效地抑制了算法在进化过程中出现的退化现象,进一步加快了算法的收敛速度.以IEEE30节点系统为例对该改进算法的性能进行了测试,结果表明了该算法的有效性和可行性. 相似文献
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简单遗传算法用于无功优化时存在收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题。针对无功优化控制变量既有连续量又有离散量的特点,提出整数和实数混合编码的改进遗传算法。该改进算法在进化前后期采用不同的选择方式;依据交叉位和变异位控制变量的类型确定相应的实型或整型的算术交叉、小变异遗传操作,并且交叉率和变异率随进化代数变化;在目标函数中选用按指数规律变化的越界罚系数。IEEE14、118节点系统的仿真计算结果表明,改进后算法在全局寻优能力和收敛速度方面优于简单遗传算法。 相似文献
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简单遗传算法用于无功优化时存在收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题.针对无功优化控制变量既有连续量又有离散量的特点,提出整数和实数混合编码的改进遗传算法.该改进算法在进化前后期采用不同的选择方式;依据交叉位和变异位控制变量的类型确定相应的实型或整型的算术交叉、小变异遗传操作,并且交叉率和变异率随进化代数变化;在目标函数中选用按指数规律变化的越界罚系数.IEEE14、118节点系统的仿真计算结果表明,改进后算法在全局寻优能力和收敛速度方面优于简单遗传算法. 相似文献
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改进遗传算法在无功优化中的应用 总被引:15,自引:6,他引:15
本文提出了一种应用于电力系统无功优化问题的改进遗传算法。该算法在一般遗传算法的基础上,对编码方式、遗传算子以及终止判据等方面作了改进。通过对IEEE14节点系统的计算分析表明,该算法优于一般遗传算法。 相似文献
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改进遗传算法在无功优化中的应用 总被引:15,自引:0,他引:15
运用浮点数编码的改进遗传算法求解无功优化问题,在编码方式上改变了二进制编码、译码的烦琐操作,以及浮点数的交叉、浮点数变异操作和不等交叉、变异概率的选取,提高了算法的收敛速度和求解精度。通过对IEEE30节点测试系统的计算分析,证明了该方法是行之有效的。 相似文献
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浮点数编码的无功优化遗传算法 总被引:18,自引:0,他引:18
将浮点数编码的遗传算法应用于无功优化中。给出了在浮点数编码下的交叉、变异和逆转操作,浮点数编码不仅可以缩短染色体长度,降低算法的搜索空间,且可以避免初始化及遗传操作中生成的不可行解,从而提高算法的效率。最后,将提出的方法用于IEEE 30节点系统,得到了满意的结果。 相似文献
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基于改进遗传算法的风电场多目标无功优化 总被引:4,自引:2,他引:4
针对风电场并网运行的多目标无功优化和电压稳定问题,建立了基于异步发电机内部等值电路的含风电场的电力系统无功优化模型,提出了风电场无功优化的目标函数和约束条件。结合非支配排序思想、精英保留策略、改进的小生境技术,得到了一种将向量模适应度函数作为淘汰准则的改进Pareto遗传多目标优化算法。以某风电场接入IEEE 14节点标准测试系统为例,将改进算法用于含风电场的电力系统无功优化。仿真结果表明,应用改进的遗传多目标优化算法可以同时得到多组Pareto最优解,为决策者提供了更多的选择余地,使风电场并网点母线电压在允许范围内。 相似文献
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遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法,可用于求解包含离散化变量的复杂优化问题,该文将遗传算法应用于电力系统无功优化,并对常规遗传算法的编码方式、遗传算子以及终止判据等方面进行了改进,使用该文提出的算法对IEEE6、IEEE30节点系统进行了无功优化计算,结果表明该改进遗传算法应用于无功优化是合理可行的。 相似文献
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基于改进遗传算法的无功综合优化 总被引:8,自引:2,他引:6
简要分析了传统的电力系统无功优化方法的局限性之后,提出了一种快速有效的求解方法——改进的遗传算法(IGA)。在简单遗传算法(SGA)的基础上,提出了自适应遗传算法,该算法采取了与个体分布散度成正比,并随最优个体保留代数成指数上升的自适应变异率;同时也采取了自适应的交叉率.该交叉率与群体中最大的适应度值和每代群体的平均适应度值有密切的关系。算例表明提出的算法优化效果好.而且在精度上和收敛速度上都有较大的提高。 相似文献
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遗传算法在电力系统无功优化中的应用综述 总被引:7,自引:0,他引:7
遗传算法是一种通过在整个解空间多渠道同时搜索以找到全局最优解的寻优方法,已经在许多复杂优化问题上被证明是一种相当有效的方法。为此,就遗传算法在电力系统无功优化中的应用进行了介绍,并提出了遗传算法在大规模电力系统无功优化计算中的改进措施。 相似文献
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提出了一种基于两层遗传算法的多时段无功优化方法,将复杂的无功优化问题转化为多个时段静态无功优化的并行处理问题。第一层优化是针对调度周期内的每个时段,建立传统静态无功优化模型,对全调度周期内各个时段进行并行计算,并统计出多组较好的优化状态,构成全调度周期内控制设备动作次数的寻优状态空间;第二层优化是针对整个调度周期,建立以动作次数最少为目标的无功优化模型,从第一层形成的状态空间中寻出控制设备动作次数较少所对应的潮流分布,从而得到有功网损、电压质量及控制设备动作次数的综合优化效果。此外,该方法易于实现并行处理。算例表明,所提出的方法优化效果好,有在线应用的前景。 相似文献
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根据配电线路集中无功补偿优化的特点,提出了一种通过动态调整补偿容量上限值避免产生过补偿现象的计算方法,减少了不可行解的产生。并对遗传算法进行了改进,采用整数编码,结合了模拟退火算法,调整了适应函数,给出了初温确定方法,采用了随机多父辈适应函数值加权交叉,改进了变异操作,从而提高了算法的计算效率和优化性能。优化算例说明了该方法的有效性。 相似文献
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提出了基于遗传算法的含分布式发电的配电网无功优化算法。构建了包含分布式发电系统的配电网无功优化数学模型,充分考虑了网损最小和节点电压的约束,采用遗传算法对分布式发电的无功功率给定进行了优化,仿真结果表明该优化算法能够有效地减少功率损耗和提高电压质量。 相似文献