浮点数编码的无功优化遗传算法

将浮点数编码的遗传算法应用于无功优化中。给出了在浮点数编码下的交叉、变异和逆转操作，浮点数编码不仅可以缩短染色体长度，降低算法的搜索空间，且可以避免初始化及遗传操作中生成的不可行解，从而提高算法的效率。最后，将提出的方法用于IEEE 30节点系统，得到了满意的结果。     

基于混合编码改进遗传算法的无功优化

简单遗传算法用于无功优化时存在收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题。针对无功优化控制变量既有连续量又有离散量的特点,提出整数和实数混合编码的改进遗传算法。该改进算法在进化前后期采用不同的选择方式;依据交叉位和变异位控制变量的类型确定相应的实型或整型的算术交叉、小变异遗传操作,并且交叉率和变异率随进化代数变化;在目标函数中选用按指数规律变化的越界罚系数。IEEE14、118节点系统的仿真计算结果表明,改进后算法在全局寻优能力和收敛速度方面优于简单遗传算法。     

基于混合编码改进遗传算法的无功优化

简单遗传算法用于无功优化时存在收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题.针对无功优化控制变量既有连续量又有离散量的特点,提出整数和实数混合编码的改进遗传算法.该改进算法在进化前后期采用不同的选择方式;依据交叉位和变异位控制变量的类型确定相应的实型或整型的算术交叉、小变异遗传操作,并且交叉率和变异率随进化代数变化;在目标函数中选用按指数规律变化的越界罚系数.IEEE14、118节点系统的仿真计算结果表明,改进后算法在全局寻优能力和收敛速度方面优于简单遗传算法.     

电力市场条件下的无功综合优化

在考虑无功损耗效益和计及系统无功电价的基础上提出无功综合优化的数学模型,提出了一种快速有效的求解方法——自适应遗传算法,通过算例证明,该目标函数及其改进的算法合理有效。     

一种基于混和遗传算法的电力系统优化无功问题研究

为了解决电力系统的无功规划问题,本文在分析简单传算法缺陷的基础上,在ＳＧＡ中引入Ｂｏｌｔｚｍａｎｎ生存机制,提出了一种新型的退火选择遗传算法,对ＩＥＥＥ３０节点系统的仿真表明,该算法收敛速度快,逃脱局部极值的能力强,对电力系统优化问题提供了和中新颖的方法。     

电力市场下日无功计划优化模型和算法的研究

针对电力市场下无功辅助服务的特点，提出了计及无功费用的日无功计划数学模型，并应用一种充分结合免疫原理和遗传算法各自优点的混合优化策略来求解该模型。该算法模拟免疫系统中抗体的自我平衡机制，调节遗传算法中个体浓度的抑制和促进；利用免疫记忆功能，实现了优良基因片的重组，提高遗传算法的总体搜索能力。依据抗体结构的可变区和稳定区，该文提出基于有效负荷变化指标的专家知识来对个体的基因进行修补，使遗传算法的优化过程具有指导性。IEEE30节点系统的计算和分析表明了该文所提出模型和算法的正确性和实用性。     

电网无功优化的改进遗传算法

针对遗传算法在电力系统无功优化实时控制中中速度较慢的问题，提出了一种改进的分段进化遗传算法，改变常规算法固定群体规模和最大迭代次数的做法，将其进化过程分为几个阶段，逐次对其群体规模进行扩充，并规定适应于每个阶段群体规模的迭代次数。这样既可以改善寻优方向，防止过早收敛，又可以保证进化后期每次迭代的有交笥，加快计算速度。在IEEE30节点系统的实验中，与其他常规算法进行对比分析，结果表明分段进化遗传算法具有较强的全局寻优能力，愉的收敛速度，更加适应于实时无功控制。     

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。     

应用于电力系统无功优化的改进遗传算法

遗传算法是近些年发展起来的基于自然选择规律的一种优化方法。本文在传统遗传算法的基础上，对遗传操作进行了进一步研究和改进，提出了改进遗传算法，电力系统的无功优化问题实例计算表明，改进遗传算法的优化结果可以更有效地达到或接近全局最优。     

基于遗传算法的电网无功优化

将遗传算法应用于电力系统无功优化,对遗传算法的编码方式、遗传算子以及中止判据方面做了详细的阐述,建立了基于遗传算法的电力系统无功优化模型,避免了常规数学优化方法的局部最优问题.计算机仿真结果表明,遗传算法能够更好地收敛于全局最优解,能更切合电力系统运行的实际,能有效提高电压质量和降低网损.该算法已应用于某地区无功优化软件,取得了较好的效果.     

遗传算法在电力系统无功优化中的应用综述

遗传算法是一种通过在整个解空间多渠道同时搜索以找到全局最优解的寻优方法，已经在许多复杂优化问题上被证明是一种相当有效的方法。为此，就遗传算法在电力系统无功优化中的应用进行了介绍，并提出了遗传算法在大规模电力系统无功优化计算中的改进措施。     

电力市场条件下的无功优化研究

在电力市场条件下,传统无功优化的目标函数应做相应的修改,由原来的一次能源消耗量最小转变为经济利益最大。由于无功电量要定价,所以电网公司购买的无功电量应计入目标函数。同时．无功优化对电网公司购买有功电量也会产生很大的影响,通过改进遗传算法对新的目标函数进行优化。具体算例表明,新的无功优化数学模型可行,并具有很好的经济性。     

无功优化遗传算法中的潮流算法改进研究

分析了潮流计算的数学模型 ,介绍了快速解耦法求解潮流 ,提出了一些改进措施 ,借以避免每次潮流计算都要反复形成第一因子表的缺点 ,采取收敛精度可变的手段 ,可使无功优化计算时间下降 65 %左右     

基于两层遗传算法的多时段无功优化方法

提出了一种基于两层遗传算法的多时段无功优化方法,将复杂的无功优化问题转化为多个时段静态无功优化的并行处理问题。第一层优化是针对调度周期内的每个时段,建立传统静态无功优化模型,对全调度周期内各个时段进行并行计算,并统计出多组较好的优化状态,构成全调度周期内控制设备动作次数的寻优状态空间;第二层优化是针对整个调度周期,建立以动作次数最少为目标的无功优化模型,从第一层形成的状态空间中寻出控制设备动作次数较少所对应的潮流分布,从而得到有功网损、电压质量及控制设备动作次数的综合优化效果。此外,该方法易于实现并行处理。算例表明,所提出的方法优化效果好,有在线应用的前景。     

配电线路集中无功补偿优化的改进遗传算法

根据配电线路集中无功补偿优化的特点,提出了一种通过动态调整补偿容量上限值避免产生过补偿现象的计算方法,减少了不可行解的产生。并对遗传算法进行了改进,采用整数编码,结合了模拟退火算法,调整了适应函数,给出了初温确定方法,采用了随机多父辈适应函数值加权交叉,改进了变异操作,从而提高了算法的计算效率和优化性能。优化算例说明了该方法的有效性。     

基于遗传算法的含分布式发电的配电网无功优化控制研究

提出了基于遗传算法的含分布式发电的配电网无功优化算法。构建了包含分布式发电系统的配电网无功优化数学模型,充分考虑了网损最小和节点电压的约束,采用遗传算法对分布式发电的无功功率给定进行了优化,仿真结果表明该优化算法能够有效地减少功率损耗和提高电压质量。     

基于改进遗传算法的风电场多目标无功优化

针对风电场并网运行的多目标无功优化和电压稳定问题,建立了基于异步发电机内部等值电路的含风电场的电力系统无功优化模型,提出了风电场无功优化的目标函数和约束条件。结合非支配排序思想、精英保留策略、改进的小生境技术,得到了一种将向量模适应度函数作为淘汰准则的改进Pareto遗传多目标优化算法。以某风电场接入IEEE 14节点标准测试系统为例,将改进算法用于含风电场的电力系统无功优化。仿真结果表明,应用改进的遗传多目标优化算法可以同时得到多组Pareto最优解,为决策者提供了更多的选择余地,使风电场并网点母线电压在允许范围内。     

基于改进遗传算法的配电网无功优化

针对传统遗传算法在电网无功优化领域应用中存在的不足,结合配电网的特征,建立了综合考虑全年网损、电压品质和补偿设备投资的无功优化数学模型。同时应用自适应遗传算法对传统遗传算法的遗传算子和终止判据等进行了改进,提出了一种配电网无功优化的改进遗传算法,使其计算效率和全局寻优能力均有提高。实例计算表明,其优化效果优于传统遗传算法。