求解动态无功优化问题的混合免疫遗传算法

无功优化是电力系统运行中提高经济性和电压安全性的重要措施,为防止静态无功优化可能导致无功控制设备的频繁操作,考虑并联电容器投切组数和有载调压变压器变比档位的调节次数约束,建立了电力系统动态无功优化模型。提出免疫遗传算法与非线性内点法相结合的混合算法进行求解,其中免疫遗传算法处理离散变量,非线性内点法处理连续变量,并在免疫遗传算法中设计独特的编码方式,使抗体能够自动满足动态约束。采用IEEE14系统的24时段无功优化问题进行仿真计算,动态无功优化后离散控制设备的调节次数很少,有功损耗比静态优化结果仅有轻微增加,算例结果验证了混合免疫算法的有效性。     

改进的免疫遗传算法在无功优化应用中的研究

无功优化是电力网络优化的主要措施,其实质是一个多目标非线性混和优化问题。采用免疫遗传算法来研究该问题的求解方法就是在传统遗传算法的基础上,借鉴生物免疫机制中抗体的多样性保持策略和记忆抗原的特点,大大提高了算法的全局搜索和局部搜索能力。实验表明,免疫遗传算法具有很好的全局收敛性,能有效解决无功优化问题。     

基于改进免疫遗传算法的无功优化

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改进的免疫遗传算法,该算法把模糊逻辑、模拟退火和免疫算法相结合,根据模糊逻辑获得变化的交叉和变异算子,采用退火免疫方法对抗体进行选择,用免疫算子进行个体更新,从而增加了群的多样性,避免陷入局部最优。同时,还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。最后以IEEE 30-bus系统为例对算法的性能和求解精度进行了测试,结果表明本文提出的算法比其他遗传算法在计算速度和全局收敛方面有了很大提高。     

电力市场环境下的无功优化模型及其求解方法

该文分析了传统的电力系统无功优化模型存在的缺陷，论述了在电力市场中实行无功计价的必要性。提出了根据发电机运行的不同状况对发电机无功进行分段计价的观点，并依此建立了以有功网络损耗费用和无功费用为目标函数并包含各种运行约束的电力系统无功优化数学模型。由于电力系统无功优化问题本身的复杂性，该文将遗传算法和ALOPEX相结合的优化算法应用于上述的无功优化模型，这种方法能充分发挥遗传算法的全局寻优优势和ALOPEX算法的爬山能力突出的特点，可以克服以往优化算法的不足。给出的算例也证明了该文提出的无功优化模型可以在降低网络有功损耗的同时实现无功潮流的合理分布，起到改善系统无功环境的作用。     

日无功计划优化模型和算法的研究

根据实际无功电压管理工作的需要,建立了日无功计划数学模型。应用一种充分结合粒子群优化算法和遗传算法各自优点的混合优化策略来求解该模型,提出将遗传算法中的变异原理引入传统粒子群优化算法,以弥补粒子群优化算法全局搜索能力较弱的欠缺,充分发挥两种算法的优点,改善优化的性能。对北京市电网的计算和分析表明了本文所提出模型和算法的正确性和实用性。     

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.     

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.     

基于改进算子的免疫遗传算法的电压无功优化

针对电压无功优化问题的特点和免疫遗传算法在求解全局性优化问题中的适用性,应用免疫遗传算法对系统进行电压无功优化。在编码时采用了实整混合编码形式,求抗体相似度时进行了归一化处理,在选择操作时对适应度函数进行了变换,合理的选择变换系数的值,可以保证算法在进化前期保持种群多样性,在进化后期仍能有较快收敛速度,并在交叉变异时实数段和整数段基因采取不同的措施。取IEEE-30节点标准系统为例,利用开发的优化计算程序进行电压无功优化计算,验证了所提出的算法较其他算法在计算和收敛能力上具有优势。     

伪并行遗传算法在无功优化中的应用

在无功优化中，应用矩阵奇异值分解理论，引入了静态电压稳定裕度最大化目标和并行遗传算法思想，提出了用于无功优化的伪并行遗传算法。该算法在一定程度上避免了常规遗传算法容易出现的“早熟”现象，收敛速度也有一定提高。对Ward＆Hale 6节点和IEEE 14节点系统进行了测试，计算结果表明，本文所提模型和算法是合理可行的。     

包含分布式电源的配电网无功优化

将能够提供无功功率的分布式电源与传统的电压调节手段相结合,研究了包含分布式电源的配电网无功优化问题.利用基于聚类和竞争克隆机制的多智能体免疫算法实现无功优化,建立了无功优化问题的多智能体免疫模型.利用多智能体系统实现在寻优过程中动态改变抗原,在亲和度成熟过程中引入聚类竞争克隆机制和混合变异算子,以保存种群的多样性,同时...     

基于变尺度混沌理论与免疫遗传算法的电力系统无功优化

提出一种基于变尺度混沌理论与免疫遗传算法的混合智能无功优化算法。该算法利用混沌变量的遍历性、随机性和规律性特点,将混沌运动自身的遍历区域变换成优化变量的取值范围,通过对整个解空间进行考察实现了可行域内的全局优化搜索。同时通过变尺度方法不断缩小优化变量的搜索范围来实现局部细化搜索,从而增强混沌局部搜索能力,加快解的收敛速度,提高解的精度。文章最后以某地区实际电网为例,分别采用免疫遗传算法和混合智能算法对其进行无功优化计算,结果表明本文提出的混合智能算法在计算速度和全局收敛性方面有很大的提高。     

基于免疫算法的地区电网无功综合效益优化

电力系统无功优化分析中引入的免疫算法（IA）是根据生物免疫原理提出的,具有抗体的多样性、促进性、抑制性以及记忆等功能,是一种全局优化的概率搜索算法。将该算法应用到地区电网的无功综合效益分析中,在兼顾地区电网有功网损最小和功率因数达到要求值的同时,可使电网的无功综合效益达到最优。为此,基于Matlab7．0编制了无功优化程序,并与传统的遗传算法（GA）和Broden非线性规划法进行了比较,结果表明,该算法能加快计算速度,为地区电网经济运行带来可观的经济效益。     

电力市场中最优潮流模型及算法研究

对传统最优潮流模型做了改进,提出了基于模糊理论和多目标优化理论的最优潮流模型,综合考虑了网损量最小和有功、无功购电费用最低3个目标;将免疫克隆算法和变尺度混沌搜索方法有机地结合起来,形成了免疫克隆混沌优化算法,并应用于改进最优潮流模型的求解。用IEEE 14节点算例进行了仿真分析,结果表明改进最优潮流模型有效,采用免疫克隆混沌算法对改进最优潮流模型求解是可行和高效的。     

多智能体搜寻者优化算法在电力系统无功优化中的应用

针对无功优化这个典型的非线性问题,提出了一种基于多Agent系统的搜寻者优化算法MASOA (Multi-agent Seeker Optimization Algorithm)来求解.该算法针对SOA算法邻域划分随意性较大,融入智能体技术,在改进SOA算法邻域划分合理性的同时,提高粒子寻优的准确度;利用SOA算法的进化机制,引入自适应思想,使新算法具有良好的非线性搜索能力,更好地适应无功优化问题.以网损最小为目标函数,在IEEE 30节点系统上进行测试,并与四种智能算法进行比较,结果表明,MASOA在算法计算精度、收敛稳定性、寻优时间等方面都具有普遍优势,能有效地应用于电力系统无功优化中.     

基于协同粒子群优化算法的电力系统无功优化

为了解决粒子算法应用在电力系统无功优化中存在的问题,提出了一种改进的协同粒子优化算法.笔者根据电力系统无功优化问题非线性、不连续、大范围以及电压等级增多、无功优化控制变量较多的特点,建立了改进的协同粒子优化算法无功优化的数学模型,并将协同粒子群算法在无功优化中进行了应用.算例结果表明,该算法有效地改善了粒子群算法的局部收敛问题,缩短了搜索时间,提高了准确性.