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基于改进遗传算法的电力系统无功规划优化
引用本文:陈芳元,汪玉凤,刘贵友.基于改进遗传算法的电力系统无功规划优化[J].继电器,2006,34(13):29-32,53.
作者姓名:陈芳元  汪玉凤  刘贵友
作者单位:辽宁工程技术大学电气工程系 辽宁阜新123000(陈芳元,汪玉凤),黑龙江双鸭山矿业集团供电公司 黑龙江双鸭山155100(刘贵友)
摘    要:简要分析了几种无功优化方法的局限性,通过比较得出遗传算法是求解无功优化的一种有效的方法,并在简单遗传算法(SGA)的基础上,提出了更加有效的算法即改进遗传算法(IGA)。该算法针对常规遗传算法收敛速度慢、易早熟等缺陷,并结合电力系统无功优化的特点,借鉴了模拟退火思想在遗传算法的执行过程中对个体适应度不断进行修正,并采用了浮点数编码、双层结构群体、自适应的交叉率和变异率等改进措施。算例表明这种改进的遗传算法优化效果好,而且在精度和收敛度上都有较大提高。

关 键 词:无功优化  改进遗传算法  自适应  浮点编码  双层结构群体
文章编号:1003-4897(2006)13-0029-04
收稿时间:2005-11-28
修稿时间:2005-11-282006-03-01

Reactive power optimization of power system based on improved genetic algorithm
CHEN Fang-yuan, WANG Yu-feng , LIU Gui-you.Reactive power optimization of power system based on improved genetic algorithm[J].Relay,2006,34(13):29-32,53.
Authors:CHEN Fang-yuan  WANG Yu-feng  LIU Gui-you
Affiliation:1. Dept of Electrical Engineering, Liaoning Technical University, Fuxin 123000, China; 2. Power Supply Company, Shuangyashan Mine Corporation, Shuangyashan 155100, China
Abstract:
Keywords:reactive power optimization  improved genetic algorithm  self-adaptive  float point encoding  multi-population
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