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基于改进免疫算法的电力系统无功优化 总被引:17,自引:2,他引:15
在克隆选择原理的基础上提出了一种改进的免疫算法用于求解电力系统无功优化问题。该算法在上一代最优抗体的基础上,构造了一个较小的细胞克隆半径和一个较大的高频变异半径,即通过一个较小邻域范围和一个较大邻域范围的并行搜索,使该方法在加强对问题局部搜索的同时兼顾了全局搜索,有效地提高了算法的收敛速度和精度。通过对马尔可夫链的分析,证明了该算法的全局收敛性。对无功优化问题中离散变量的处理,提出了一种简单的“切割”技术,仅在适应值评估时对优化的离散变量进行“切割”。最后,对标准IEEE30节点系统和一个实际的118节点系统进行仿真,结果表明,该算法具有最优解质量高、收敛特性好的优点,有较强的实用意义。 相似文献
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基于免疫记忆克隆选择算法的多目标无功优化 总被引:3,自引:0,他引:3
结合免疫记忆学说和克隆选择原理,提出了一种解决多目标无功优化问题的免疫记忆克隆选择算法。该算法针对多目标无功优化问题的特点,采用以拥挤距离为适应度的自适应克隆方式,实现了种群的扩张,保证了所得解集的均匀性;引入非一致性变异算子,使该算法同时具备全局均匀搜索能力和局部精确寻优能力;采用交叉重组算子实现了抗体间的协作,促进不同抗体间信息的交流;通过抗体群更新操作,一方面保证了算法的收敛速度,另一方面确保了所得解集均匀分布;引入记忆单元概念,可以有效抑制寻优过程中出现的退化现象,确保了种群的多样性。以IEEE-14和IEEE-118节点测试系统为例进行仿真计算,结果表明该算法可以有效提高系统运行的安全性和经济性,是求解多目标无功优化问题的有效方法。 相似文献
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基于免疫粒子群算法的电力系统无功优化 总被引:1,自引:2,他引:1
为提高粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法的收敛性能,将免疫算法(immunity algorithms,IA)的免疫信息处理机制引入到标准粒子群算法,形成一种新的优化算法,即免疫粒子群算法。该算法将免疫算法的免疫记忆和自我调节机制引入PSO,并采用基于粒子浓度机制的多样性保持策略;同时,用免疫算法的"接种疫苗"和"免疫选择"来指导搜索过程。改进后的算法可以很好的保持优化过程中粒子群的多样性,抑制优化过程中出现的退化现象,保证算法的收敛精度和收敛速度。IEEE 30节点系统算例仿真表明,IA-PSO算法与标准PSO算法相比,能够及时跳出局部最优得到全局最优解,且收敛速度快、精度高。 相似文献
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将人工鱼群算法(AFSA)应用到电力系统无功优化问题的研究中,建立了相应的优化模型。为提高AFSA的搜索能力,对AFSA进行了改进,在算法中加入了生存机制、竞争机制。对IEEE6、14节点系统的仿真计算结果表明了算法的有效性。 相似文献
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将人工鱼群算法(AFSA)应用到电力系统无功优化问题的研究中,建立了相应的优化模型.为提高AFSA的搜索能力,对AFSA进行了改进,在算法中加入了生存机制、竞争机制.对IEEE6、14节点系统的仿真计算结果表明了算法的有效性. 相似文献
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基于改进PSO算法的电力系统无功优化 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种多策略融合自适应粒子群优化(MSI-APSO)算法求解电力系统无功优化问题的新方法。该方法采用分阶段调整加速因子,结合适应值自适应调整惯性权重,然后基于群体信息改善部分性能差的粒子,迭代后性能改善的粒子,采取速度保持策略,从而提高了PSO全局寻优性能。针对IEEE30节点系统进行无功优化计算,并与带惯性权重的粒子群(PSO-w)算法、带压缩因子的粒子群(PSO-c)f算法、全面学习粒子群(CLPSO)算法进行了比较,表明MSI-APSO具有更好的全局寻优能力和收敛性能。 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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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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将粒子群优化算法(PSO)应用到电力系统无功优化问题的研究中,给出了具体的实施流程。为提高PSO的搜索能力,对PSO进行了改进,在算法中加入了第 3种极值指导粒子搜索方向,并引入了“飞回”策略。对IEEE-30节点系统的仿真计算结果表明了算法的有效性。 相似文献
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将粒子群优化算法(PSO)应用到电力系统无功优化问题的研究中,给出了具体的实施流程.为提高PSO的搜索能力,对PSO进行了改进,在算法中加入了第3种极值指导粒子搜索方向,并引入了"飞回"策略.对IEEE-30节点系统的仿真计算结果表明了算法的有效性. 相似文献
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针对电力系统无功优化存在的问题,提出了一种基于改进人工蜂群算法的无功优化。运用反学习法对人工蜂群算法进行了优化,克服了人工蜂群算法本身容易陷入局部收敛的缺点,并且对IEEE30节点进行仿真计算,结果表明该算法对于求解复杂无功优化问题的可行性和有效性。 相似文献
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电力系统无功优化可以提高电能质量、降低网损,预防事故发生和扩大,而现有的无功优化算法容易陷入早熟和局部收敛的不足。提出一种改进帝国竞争算法求解无功优化问题,通过模糊动态聚类分析法对帝国群体进行划分,采用适应度共享技术对联盟国家内各个国家的适应度进行调整,以提高全局寻优能力,有效避免算法早熟现象。选取IEEE 30节点系统进行测试仿真,并将优化结果与遗传算法和传统帝国竞争算法进行对比分析,结果表明改进帝国竞争算法在解决无功优化问题中具有更强的全局搜索能力,能得到更好的收敛效果。 相似文献
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基于改进粒子群算法的电力系统无功优化 总被引:8,自引:0,他引:8
电力系统无功优化问题是一个多变量、多约束的混合非线性规划问题。提出了一种改进粒子群算法用以解决这一复杂优化问题。在改进的算法中,首先结合混沌优化思想对粒子群进行初始化,减轻了粒子初始位置的选择对算法优化性能的影响;在进化过程中引入了自探索行为,使得粒子的搜索过程更加符合实际;引入了变异机制及3种判断陷入局部最优的标准,当发现粒子群陷入局部最优时,通过变异,帮助粒子跳出局部陷阱,增加发现最优解的机会。给出了问题的求解方法,并对IEEE 6、14节点系统进行了仿真计算,实验数值对比表明了算法的可行性和有效性。 相似文献
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免疫算法及其在电力系统无功优化中的应用 总被引:20,自引:11,他引:20
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. 相似文献
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电力系统无功优化算法综述 总被引:3,自引:0,他引:3
为全面概括电力系统无功优化算法研究的现状、取得的成果和存在的不足,介绍了通用的无功优化模型,总结了多种目前电力系统无功优化中常用的传统优化算法和人工智能优化算法,包括线性规划法、非线性规划法、动态规划法、现代启发式搜索方法、专家系统等。对每种算法的原理和优缺点进行了分析,并针对列出的每种基本优化算法存在的缺陷,介绍了几种改进的优化算法。最后,介绍了几种效果良好的混合优化算法,并对未来无功优化研究的方向提出了建议。 相似文献