基于改进遗传算法的电力系统无功优化

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,文章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,算法对IEEE 6、IEEE 30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.     

基于改进遗传算法的电力系统无功优化

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。     

基于改进遗传算法的电力系统无功优化

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.     

改进遗传算法在无功优化中的应用

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。     

基于逐次优化遗传算法的无功规划

利用网损对节点补偿容量的灵敏度进行无功补偿位置选址,以灵敏度平均值为标准选取补偿节点,在该选址结果的基础上提出了一种用于电力系统无功规划问题的改进逐次优化遗传算法,该方法利用逐次优化的思想,对传统遗传算法的寻优方式进行了改进,有效降低了解空间的维度,在保证算法效率的同时使得寻优的效果得到较大的改善。将算法应用于IEEE30节点系统和IEEE118节点系统,计算结果表明算法可以较好地改善寻优特性。     

基于改进遗传算法的配电网无功优化

对配电网无功优化问题进行了研究.针对无功优化问题的特点,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.该算法将迭代群体分为一般组和精英组,对一般组进行交叉和变异操作,而对精英组只进行变异操作,实现分组进化.在该算法中利用整数和浮点数混合编码,并对遗传算法的选择,交叉、变异算子进行改进,采用自适应罚因子、交叉率和变异率,提高了收敛速度和解的质量.采用IEEE6节点系统验证了所提算法的有效性和实用性.     

带杂交、变异因子的自适应蚁群算法在电力系统无功优化中的应用

蚁群算法是一种通用仿生算法 ,可求解传统方法难以解决的非凸、非线性、非连续的优化问题。本文针对基本算法的缺点 ,结合遗传算法和自适应思想对其进行改进 ,并应用于电力系统无功优化问题。通过IEEE6结点算例和某地区一个实际配电网算例 ,验证了算法的有效性     

带杂交、变异因子的自适应蚁群算法在电力系统无功优化中的应用

蚁群算法是一种通用仿生算法,可求解传统方法难以解决的非凸、非线性、非连续的优化问题.本文针对基本算法的缺点,结合遗传算法和自适应思想对其进行改进,并应用于电力系统无功优化问题.通过IEEE6结点算例和某地区一个实际配电网算例,验证了算法的有效性.     

基于人工鱼群算法的电力系统无功优化

尝试将人工鱼群算法(AFSA)用于电力系统无功优化,建立了相应的优化模型,对IEEE6、IEEE14节点系统及某地区实际电力系统进行了无功优化计算,并与遗传算法(GA)、改进Tabu搜索算法(MTSA)进行了比较,结果表明AFSA鲁棒性强,全局收敛性好,用于电力系统无功优化计算是有效、可行的。     

基于人工鱼群算法的电力系统无功优化

尝试将人工鱼群算法(AFSA)用于电力系统无功优化,建立了相应的优化模型,对IEEE6、IEEE14节点系统及某地区实际电力系统进行了无功优化计算,并与遗传算法(GA)、改进Tabu搜索算法(MTSA)进行了比较,结果表明AFSA鲁棒性强,全局收敛性好,用于电力系统无功优化计算是有效、可行的.     

基于改进遗传算法的电力系统动态无功优化研究

建立本文了所用到的动态无功优化数学模型,然后对基本遗传算法进行改进,并应用IEEE30节点系统进行了验证。利用改进算法针对电力系统动态无功优化问题进行仿真。仿真结果表明该算法提高了电压合格率,更加合理分配动作设备动作时刻,实现了电网优化的实时性。     

基于改进遗传算法与原对偶内点法的无功优化混合算法

基于改进遗传算法和原对偶内点法提出一种求解无功优化问题的混合算法。首先通过改进遗传算法求解无功优化问题中的离散变量,然后采用原对偶内点法求解与已获得离散变量最匹配的连续变量。在改进遗传算法中采用交叉、变异算子并基于可行域规则处理离散约束,有效提高了混合优化算法的整体寻优效率。在IEEE 118节点系统中的仿真计算结果验证了本文方法的有效性。该方法已应用于福建电网自动电压控制系统中。     

基于内点法和遗传算法无功优化的比较及应用

无功优化是电力系统实现电压和无功功率最优控制和调度的基础，使用者对无功优化程序功能的需求不同，采用的无功优化算法也不尽相同，内点法和遗传算法是其中较具代表性且差异较大的2种，对基于内点法无功优化的数学模型，遗传算法的适应度函数和收敛判据进行改进，在IEEE6节点系统进行校验，并分析其在湖北恩施电网无功优化控制方面的应用，结果表明，内点法无功优化的结果比改进遗传算法无功优化的结果差，且处理离散变量不方便，但计算速度快于改进遗传算法，随问题规模增大，内点法的这一优势更明显。     

基于遗传算法的无功规划优化

提出了一种应用于电力系统无功规划优化问题的改进遗传算法。该算法对传统遗传算法的编码方式、群体规模以及遗传３算法等方面进行了     

改进小生境遗传算法在电力系统无功优化中的应用

利用改进小生境遗传算法进行了电力系统无功优化计算。算法主要做了以下改进：设置个体之间的距离判别标准L为动态函数,保持了群体的多样性;采用最优保存策略保证算法的收敛性;采用局部最优徘徊策略作为辅助终止原则,避免陷入局部最优情况。对IEEE 30节点算例系统进行了无功优化,并对优化前后各项技术性能指标进行了分析,说明了改进小生境遗传算法在保持解的多样性、提高搜索效率和优化效果等方面都具有良好的性能。对某县级配电网进行了仿真计算,仿真结果证明了所提算法的有效性。     

基于改进量子遗传算法的电力系统无功优化

提出一种基于改进量子遗传算法的电力系统无功优化方法。该方法借鉴量子计算的一些概念,采用量子比特对控制变量编码,这种编码方式能表示出许多可能的线性叠加态,从而更好地维持种群的多样性。同时利用搜索到的最佳个体信息更新量子门,加快了该方法的收敛速度,采用群体灾变策略防止该方法陷入“早熟”。分别采用线性规划算法、复合形算法、改进禁忌搜索算法、标准遗传算法、自适应遗传算法和该方法对IEEE 6和IEEE 30节点系统进行无功优化,实验结果表明,该方法全局寻优能力强、收敛速度快。     

基于自适应遗传算法的配电网无功优化

针对传统的遗传算法在求解配电网无功优化问题时容易陷入局部最优,并且收敛速度慢的缺点,将自适应遗传算法引入配电网无功优化中,采用自适应的交叉率和变异率使之符合遗传算法动态性和适应性搜索过程,并在编码方式、适应度函数设计、遗传操作以及终止判据等方面进行改进,对IEEE33测试系统进行仿真分析,算例表明了算法的实用性和有效性。     

基于自适应遗传算法的配电网无功优化

针对传统的遗传算法在求解配电网无功优化问题时容易陷入局部最优,并且收敛速度慢的缺点,将自适应遗传算法引入配电网无功优化中,采用自适应的交叉率和变异率使之符合遗传算法动态性和适应性搜索过程,并在编码方式、适应度函数设计、遗传操作以及终止判据等方面进行改进,对IEEE 33测试系统进行仿真分析,算例表明了算法的实用性和有效性。     

基于改进遗传算法的配电网无功优化

对配电网无功优化问题进行了研究.针对无功优化问题的特点,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.该算法将迭代群体分为一般组和精英组,对一般组进行交叉和变异操作,而对精英组只进行变异操作,实现分组进化.在该算法中利用整数和浮点数混合编码,并对遗传算法的选择,交叉、变异算子进行改进,采用自适应罚因子、交叉率和变...     

基于改进免疫遗传算法的电力系统无功优化

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。