基于改进排挤小生境遗传算法配网无功优化研究

针对传统遗传算法在配电网无功优化中的缺陷和配电网的特点,把改进排挤小生境技术和自适应遗传算法有机结合起来应用于无功优化,且采用实数编码和μ λ竞争机制等策略,建立了以计算得到的投资回收年限作为评价电容器安装方案经济效益优劣标准的数学模型。利用SQL Server 2000数据库存储配电线路的原始数据,方便计算时数据的灵活调用。采用面向对象的Visual C#高级语言开发编制了配电网无功优化计算程序并应用于实际配电网中,程序运行稳定、便于维护。实际网络计算结果表明,改进排挤小生境自适应遗传算法更加适用于配电网无功优化。     

小生境遗传算法在无功优化中的应用研究

在基本遗传算法（SGA）的基础上,引入生物学中小生境的概念,制定了初始种群生成方法,以保证个体的多样性,从而形成可用于电力系统无功优化的小生境遗传算法.应用此算法时,可用共享度改变个体的适应值,同时加速淘汰适应值低的个体,提高每一代个体的平均适应值水平,以减少迭代的次数.运用IEEE6节点系统和168节点实际电网进行计算的结果表明：在优化条件相同时,该算法的迭代次数明显少于基本遗传算法,提高了无功优化的收敛速度.     

基于小生境遗传算法的油田配电网无功优化

油田配电网负荷分散,配电距离长,大量变压器和异步电动机负载率和功率因数低,使得大量无功在配电网中流动,引起网损偏大.因此对油田配电网进行无功补偿,对降低网损和提高电网的电压水平具有重要意义.     

基于伪并行遗传算法的多目标无功分层优化研究

本文对多目标无功优化问题采用分层优化算法降低了计算量,同时综合考虑多个指标和要求,在每一层的优化中,对遗传算子进行了改进,采用了伪并行遗传算法。通过IEEE-14节点系统,验证了该算法的有效性。     

基于改进小生境遗传算法的配电网全网无功优化

提出一种配电网全网无功优化方法,该方法将整个配电网划分为高、中、低压3个等级,各级电网再根据自身特点分解为优化单元,遵循从下至上优化的原则,上级主网优化时计及下级子网无功优化的影响,计算结果更准确可靠。各优化单元的无功优化通过改进的小生境遗传算法来实现,该算法将个体距离判别标准设置为动态函数,能够更灵活、更准确地跟踪个体距离,收敛速度快且能在全局范围内找到最优解。针对某配电网的计算实例验证了配电网全网无功优化方法的优越性。     

基于多智能体伪并行遗传算法的小水电无功优化研究

为了解决小水电接入配电网带来的电压波动、网损增加等问题.构建了以配电网网损最小为目标函数,电压偏移量与无功补偿量为罚函数的无功优化数学模型,提出了基于多智能体和伪并行遗传算法的智能混合型求解算法,该算法通过邻集拓扑和网格环境的交换来完成全体Agent的更新,增加了进化的并行性,在优化遗传算子的基础上引入了自学习算子,该...     

基于改进排挤小生境遗传算法配网无功优化研究

针对传统遗传算法在配电网无功优化中的缺陷和配电网的特点,把改进排挤小生境技术和自适应遗传算法有机结合起来应用于无功优化,且采用实数编码和μ+λ竞争机制等策略,建立了以计算得到的投资回收年限作为评价电容器安装方案经济效益优劣标准的数学模型.利用SQL Server2000数据库存储配电线路的原始数据,方便计算时数据的灵活调用.采用面向对象的Visual C#高级语言开发编制了配电网无功优化计算程序并应用于实际配电网中,程序运行稳定、便于维护.实际网络计算结果表明,改进排挤小生境自适应遗传算法更加适用于配电网无功优化.     

基于改进小生境遗传算法的电力系统无功优化

针对电力系统无功优化问题,提出一种改进小生境遗传算法来克服小生境遗传算法中小生境难以确定的不足,改善遗传算法容易陷入局部收敛和早熟的缺点。通过模糊动态聚类分析方法实现小生境群体的划分,然后利用适应度共享技术对小生境内个体适应度进行调整,以提高全局寻优能力。提出和运用隔代小生境共享机制、最优个体邻域搜索及保留策略等以提高算法的计算速度和收敛速度。通过对IEEE 57节点测试系统进行无功优化计算及结果分析,说明所提出算法的全局搜索能力强、效率高,能得到较好的结果。     

基于伪并行遗传算法的配电网电容器优化配置

针对普通遗传算法易陷入早熟收敛的问题,提出基于伪并行运算的改进遗传算法并应用于配电网无功补偿电容器组的最优规划问题.通过控制多种群并行进化,同时采用控制策略实现种群间个体迁移,以保持个体多样性及局部最优个体的数量.算例证明,此方法可以显著提高算法的全局收敛能力及计算速度.     

基于小生境正交遗传算法的地区电网实时无功优化

在基本遗传算法（SGA）的基础上,引入生物学中小生境的概念和正交设计技术,制定了初始种群生成方法,以保证个体的多样性,并在遗传算法选择、交叉和变异等操作中做出相应改进,从而形成可用于电力系统实时无功优化的小生境正交遗传算法。应用此算法时,通过采用一种典型小生境技术结合最优保存策略的小生境最优选择方法来进行种群的选择,减少了迭代过程中陷入局部最优解的可能性,并进一步减少迭代次数。仿真算例结果标明：在优化条件相同时,该算法的迭代次数明显少于基本遗传算法,显著提高了无功优化的收敛速度。     

基于自适应遗传算法的配电网无功优化

针对传统的遗传算法在求解配电网无功优化问题时容易陷入局部最优,并且收敛速度慢的缺点,将自适应遗传算法引入配电网无功优化中,采用自适应的交叉率和变异率使之符合遗传算法动态性和适应性搜索过程,并在编码方式、适应度函数设计、遗传操作以及终止判据等方面进行改进,对IEEE 33测试系统进行仿真分析,算例表明了算法的实用性和有效性。     

基于自适应遗传算法的配电网无功优化

针对传统的遗传算法在求解配电网无功优化问题时容易陷入局部最优,并且收敛速度慢的缺点,将自适应遗传算法引入配电网无功优化中,采用自适应的交叉率和变异率使之符合遗传算法动态性和适应性搜索过程,并在编码方式、适应度函数设计、遗传操作以及终止判据等方面进行改进,对IEEE33测试系统进行仿真分析,算例表明了算法的实用性和有效性。     

基于改进遗传算法的配电网无功优化

本文在分析了电网安全经济运行现状的基础上,阐明了配电网无功优化的必要性,提出了以节省损耗电费最大为目标的无功优化数学模型,并基于传统遗传算法,提出了一种改进的遗传算法对无功优化模型进行求解：采用十进制编码、最优个体保存策略以及变异操作采用十进制码加减变异范围内随机数操作。最后将本算法用于某14节点电网系统中,结果表明,本文算法在优化效果基本相同的情况下,还具有迭代次数少,计算速度快等优点,具有重要的现实应用价值。     

基于改进遗传算法的配电网无功规划优化

以配电网电能损耗、无功补偿设备投资以及节点电压质量等经济技术综合效益最大为目标函数,在最大负荷运行方式下建立了配电网无功规划优化的数学模型。针对配电网分支和待补偿节点多的特点,提出一种无功电流损耗最小的算法,用以优化补偿电容器的个数和位置,并在此基础上,结合改进的遗传算法进一步提高无功规划优化的精度和效率。该方法既可以减小初始种群的无效解,克服了维数灾,又可以避免遗传算法的早熟和欺骗问题。仿真算例验证了该方法的有效性和实用性。     

基于多种群遗传算法的电网无功功率优化

利用新型优化理论-遗传算法进行电网无功功率优化,分析了简单遗传算法各个进化参数对无功优化性能的影响,并对简单遗传算法的生殖操作做了改进,引入多个种群同时进行优化搜索,大大降低遗传控制参数的不当设定对优化结果的影响.通过算例表明多种群遗传算法对抑制未成熟收敛的发生有明显的效果,并且经过同IEEE14节点配电网的算例结果比较,证明了该方法在电网无功优化中的有效性.     

基于改进遗传算法的10kV配电网无功优化

为了确定无功补偿的地点和容量以实现有限补偿资源下的系统网损最小化,分析计算了10kV配电网各节点对系统网损的灵敏度。首先建立了10kV的中低压配电网无功优化模型,该模型以补偿后所取得的综合经济效益最大作为目标函数,目标函数中充分考虑了有关技术和经济因素;然后采用结合网损灵敏度分析的改进遗传算法对数学模型进行了求解。实际算例分析表明,应用该模型和算法可以有效地对配电系统进行无功优化,优化后系统的网损明显降低,节点电压明显提高。     

改进小生境遗传算法在电力系统无功优化中的应用

利用改进小生境遗传算法进行了电力系统无功优化计算。算法主要做了以下改进：设置个体之间的距离判别标准L为动态函数,保持了群体的多样性;采用最优保存策略保证算法的收敛性;采用局部最优徘徊策略作为辅助终止原则,避免陷入局部最优情况。对IEEE 30节点算例系统进行了无功优化,并对优化前后各项技术性能指标进行了分析,说明了改进小生境遗传算法在保持解的多样性、提高搜索效率和优化效果等方面都具有良好的性能。对某县级配电网进行了仿真计算,仿真结果证明了所提算法的有效性。     

10 kV配电网的无功优化计算

采用基于逆流编号法的前推回代法和改进的遗传无功精确矩混合算法来计算电力系统网络潮流,为此,提出一个10 kV配电网无功优化的数学模型.优化计算分两步进行:先以无功二次精确矩确定无功补偿点,然后用改进遗传算法来确定补偿点的补偿容量,避免了遗传算法可能产生的随意性和盲目性,寻优方向明晰,收敛速度加快.这样的无功优化计算,能更有效地提高配电网的电压合格率,降低网损,得到最佳的投资回报效益.