遗传算法在电力系统无功优化中的应用

在利用遗传算法求解电力系统的无功优化问题，在优化编码和变异概率取值两个方面进行了研究，进一步推动了遗传算法在实际系统优化问题中的应用。在电力系统无功优化这个具有多局部极小值的寻优方面，把遗传算法所求得的无功优化结果和传统的基于梯度寻优方向的非线性规划法所得的优化结果进行比较，指出了遗传算法在处理非连续的和非平滑的函数寻优方面优于传统的寻优方法，具备全局寻优的能力。     

统一思想,迎头赶上,把我省入炉煤计量工作提高到新的水平

在利用遗传算法（Ｇｅｎｅｔｉｃ Ａｌｇｏｒｔｈｍｓ）求解电力系统的无功优化问题，在优化编码和变异概率取值两个方面进行了研究，进一步推动了遗传算法在实际系统优化问题中的应用。在电力系统无功优化这个具有多局部极小值优方面，把遗传算法所求复的无功优化结果和传统的基于梯度寻优方向的非线性规划法所求得优化结果进行比较，指出了遗传算法在处理非连续的和非平滑的函数寻优方面优于传统的寻优方法，具备全局寻优的能力。     

基于矩阵实数编码遗传算法求解大规模机组组合问题

该文提出了一种采用矩阵实数编码遗传算法(MRCGA)进行机组组合优化的新方法：采用矩阵实数编码方式对整体发电计划进行编码后，可直接运用遗传操作求解机组组合问题，避免将其分解成机组启停安排和经济负荷分配的两层优化问题进行求解；采用多窗口变异技术，增强了算法的搜索能力。此方法提出了一种新的个体调整方法，可以处理各项约束条件，保证了结果的可行性。文中通过2个算例及与其它算法的对比分析，验证了所提出的方法在大规模机组组合问题求解时具有很强的适应性和全局搜索能力。     

基于改进遗传模拟退火算法的无功优化

针对目前电力系统无功优化算法所存在的问题，提出了一种将遗传算法与模拟退火算法及牛顿下山法相结合的混合求解算法。首先根据个体适应度值进行自适应交叉和变异操作并采用模拟退火进行个体更新，以便增加群的多样性，避免陷入局部最优；然后采用牛顿下山法加快模拟退火部分的求解过程，并采用十进制整数编码和保存最优个体法来提高计算速度和精度。以IEEE 30-bus系统和一某实际电力系统为例对所提出算法的性能和求解精度进行了测试，结果表明改进的混合遗传算法比传统的遗传算法在计算速度和全局收敛方面有了很大提高。     

基于免疫遗传算法的小水电配电网无功优化

针对目前应用于电力系统无功优化的智能算法所存在的问题,提出将免疫遗传算法应用于电力系统无功优化问题的措施。免疫遗传算法是将免疫理论和基本遗传算法各自的优点相结合,不仅具有遗传算法的搜索特性,还具有免疫算法的多机制求解多目标函数最优解的自适应特性,对"早熟"问题有所改善,收敛于全局最优。最后,以安康市某区域电力系统为例对算法进行了性能测试,提出了合理的调压措施,结果表明将免疫遗传算法应用于电力系统无功优化问题可以显著降低系统网损,改善电压质量。     

基于遗传算法的整流变压器的优化设计

提出了整流变压器优化设计的数学模型,对模型中约束因子的处理作了分析.利用遗传算法求解非线性规划问题的优势,将遗传算法用于求解整流变压器优化设计问题.采用基于码表的编码机制,有效地缩短了变量编码串的长度,提高了算法的搜索效率;对传统遗传算法的若干问题进行了分析和改进.优化数据表明,采用改进的遗传算法用于整流变压器的优化设计,能取得令人满意的结果.     

基于遗传算法的无功功率优化与控制专家系统开发

针对电力系统中无功功率优化问题建立了数学模型,利用函数连接网络将多目标问题转化为单目标无功优化问题,采用免疫遗传算法进行求解。 提出了分区分层的多变电所电压无功协调控制专家系统的设计思想。该系统具有较高优化精度的同时求解过程较为简单。     

基于遗传禁忌混合算法的电力系统无功优化

为了使遗传算法(GA)和禁忌搜索算法(TS)的优点被保持,缺点被削弱,提出了电力系统无功优化的遗传禁忌混合算法(GATS);针对电力系统无功优化中控制变量的离散性和连续性相混合的特点,提出了混合编码策略并相应地采用启发式算术进行杂交.用GATS算法对IEEE30节点系统进行了无功优化计算,并就优化结果和简单遗传算法(SGA)及二进制编码的禁忌搜索法(TSB)的优化结果进行了比较,结果表明GATS方法具有更好的收敛性和更强的全局寻优能力.     

基于Tabu搜索方法的电力系统无功优化

将Tabu搜索方法用于电力系统无功优化,采用二进制和十进制编码2种方案。对IEEE 30节点系统和125节点山东省某地区电网进行了优化计算,并与简单遗传算法、结合模拟退火的遗传算法进行了比较,结果表明Tabu搜索方法具有更强的全局寻优能力,可用于运行方式安排,并具有在线决策的潜力。     

基于Tabu搜索方法的电力系统无功优化

将 Tabu搜索方法用于电力系统无功优化 ,采用二进制和十进制编码 2种方案。对IEEE30节点系统和 1 2 5节点山东省某地区电网进行了优化计算 ,并与简单遗传算法、结合模拟退火的遗传算法进行了比较 ,结果表明 Tabu搜索方法具有更强的全局寻优能力 ,可用于运行方式安排 ,并具有在线决策的潜力     

遗传算法在电力系统无功优化中的应用

遗传算法根据自然界适者生存的原则进行搜索和优化。将遗传算法应用于电力系统无功优化，不仅能避免一般优化算法的局部最优问题，并能解决无功优化中变量的离散问题，避免维数灾难，提供最优及次优方案，使无功优化更切实际。遗传算法的引入，为电力系统无功优化提供了一种新的计算方法，使无功优化方法更加完善和实用。     

Reactive power dispatch considering voltage stability with seeker optimization algorithm

Optimal reactive power dispatch (ORPD) has a growing impact on secure and economical operation of power systems. This issue is well known as a non-linear, multi-modal and multi-objective optimization problem where global optimization techniques are required in order to avoid local minima. In the last decades, computation intelligence-based techniques such as genetic algorithms (GAs), differential evolution (DE) algorithms and particle swarm optimization (PSO) algorithms, etc., have often been used for this aim. In this work, a seeker optimization algorithm (SOA) based method is proposed for ORPD considering static voltage stability and voltage deviation. The SOA is based on the concept of simulating the act of human searching where search direction is based on the empirical gradient by evaluating the response to the position changes and step length is based on uncertainty reasoning by using a simple Fuzzy rule. The algorithm's performance is studied with comparisons of two versions of GAs, three versions of DE algorithms and four versions of PSO algorithms on the IEEE 57 and 118-bus power systems. The simulation results show that the proposed approach performed better than the other listed algorithms and can be efficiently used for the ORPD problem.     

混合滤波系统中无源滤波器的自适应进化设计方法

混合电力滤波系统同时具备无源滤波器的低廉成本和有源滤波器的良好滤波效果,但其综合性能受无源滤波器参数优化程度的影响很大。文中提出一种基于自适应遗传算法和PSpice仿真的无源滤波器优化设计新方法,其核心是基于元件标称值的高效编解码方案,基于权值均匀设计、动态调整和PSpice仿真的多目标合成与评估方法,以及兼顾种群多样性和遗传进程的遗传概率自适应策略。仿真结果表明,该方法可获得经过优化的实用性设计结果。     

基于分布式协同粒子群优化算法的电力系统无功优化

该文提出一种新颖的用于求解无功优化问题的分布式协同粒子群优化算法.考虑到大规模电力系统集中优化难度较大,采用分层控制中的分解-协调思想将大系统分解成若干个独立的子系统,有效地降低求解问题的复杂度,并采用混合策略在各子系统问进行协同进化.此外,子系统的无功优化采用了一种改进的粒子群优化算法,考虑了更多粒子的信息,能有效地提高算法的收敛精度和计算效率.对4个不同大小规模的系统进行的仿真计算结果表明该文提出的方法能够获得高质量的解,并且计算时间短,效率高,适合求解大规模电力系统的无功优化问题.     

改进遗传算法在电力系统无功优化中的应用

电力系统的无功优化控制,不仅能有效地降低系统的有功功率损耗,而且还可以改善电网的电压质量,对系统的安全稳定、经济运行具有非常重要意义。无功优化问题是一个含有连续变量和离散变量的混合优化问题,求解过程相当复杂,电力系统无功优化问题属于最优潮流问题的一个组成部分。探讨了求解无功优化的现代人工智能算法,总结分析了遗传算法的特点及使用情况。为提高解的质量与计算效率,对遗传算法做了改进,并将其应用于电力系统无功优化中。     

具有优化路径的遗传算法应用于电力系统无功优化

在对遗传算法深入研究的基础上,针对其求解时间过长的问题,引入优化搜索路径的思路,提出无功功率分层分块优化控制和进化灵敏度分析的方法,对常规遗传算法搜索路径的随机性和变异,交叉这两种遗传操作进行本质上的改善,另外,在常规无功优化目标函数的基础上,提出了包括含“调节代价”的目标函数,通过对算例的优化计算结果可以看出,文中介绍了的无功优化算法比常规算法优越,计算速度快,实用性强。     

免疫算法及其在电力系统无功优化中的应用

提出一种用于电力系统无功优化的免疫算法(Immune Algorithm,IA).该算法是根据生物免疫原理提出的,与遗传算法相比,它具有抗原识别、记忆、抗体的抑制和促进等显著特点.IA将目标函数和约束条件比作抗原,将问题的解比作抗体.通过亲和度的计算来评价抗体并促进或抑制抗体的产生,减小了进化过程陷入局部最优解的可能性;通过抗原记忆,提高了局部搜索能力,加快了计算速度.将IA用于69节点实际电力系统的无功优化计算,并与传统遗传算法的计算结果进行了比较.结果表明IA能够以更快的速度得到最优解,其性能明显优于遗传算法.     

用于无功电压综合控制的改进粒子群优化算法

介绍了粒子群优化算法(PSO),结合电力系统实际运行情况提出了适用于离散型变量的改进PSO算法,该算法将全局型和局部型算法有效结合起来,将问题分层解决,并引入了变异算子.在IEEEl4节点系统和130节点实际系统的仿真计算中,改进PSO算法与其他人工智能算法相比,可在较短的计算时间内取得更好的优化效果.     

基于遗传算法的无功优化在福建电网的实用化改进

分析了基于遗传算法的无功优化在实际系统应用中存在的问题,在传统遗传算法的基础上,对适应度函数和群体多样性的保持进行了改进,并将设备动作优先级和历史负荷经验数据引入遗传算法,根据福建电网的实际情况完成了遗传算法在无功优化中的实用化改进.实际应用表明,改进后的算法使得控制设备动作合理,动作次数少,能有效地提高电网的电压合格率并降低网损.     

基于遗传算法的异步电动机功率因数自寻优控制

遗传算法是一种模拟自然进化过程的简单、高效的优化组合方法.本文提出运用遗传算法来解决异步电动机在轻载和空载时功率因数低下的问题,并在理论上对功率因数优化的可能性进行了证明.实验和仿真结果都表明了这种基于遗传算法的异步电动机功率因数的自寻优控制,方法简单、有效,具有极高的工程应用价值.