改进粒子群-禁忌搜索算法在多目标无功优化中的应用

针对有功网损、电压偏差和静态电压稳定裕度的多目标无功优化问题,提出一种基于改进粒子群-禁忌搜索算法的多目标电力系统无功优化方法。以最小特征值模为电压稳定裕度指标建立了3个目标函数的单一妥协模型。应用Kent映射产生的混沌序列作为初始种群,保证初始种群的多样性和均匀性。粒子群优化(PSO)算法进行前期计算时,采用凸函数递减惯性权重和自适应学习因子提高算法的收敛速度和精度;针对PSO算法搜索精度不高和陷入局部最优的问题,在PSO算法后期收敛后引入禁忌搜索算法全局寻优。基于群体适应度方差,引入模糊截集理论将模糊集合转化为经典集合,定义了经典集合下的收敛指标,当其值为0时进入禁忌搜索计算阶段,解决2种算法的切换问题。将所提方法应用于IEEE14、IEEE30和IEEE118节点系统中,验证了其有效性和可行性。     

采用改进免疫算法的多目标配电网重构

建立了网损最小、负荷均衡度最小及静态电压稳定裕度最大的多目标配电网重构优化模型。应用免疫算法进行模型求解,略去了交叉操作,利用可行解排序确定抗体综合亲和度,并根据综合亲和度自适应调整可行解变异率,利用自适应变异及疫苗接种操作保证了抗体的多样性,提高了可行解比例,保证了算法向全局最优解收敛。算例结果验证了该方法的有效性。