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针对目前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,提出了一种将改进遗传算法与模拟退火算法及禁忌搜索算法相结合的混合求解算法。首先根据个体适应度值进行自适应交叉和变异操作,并采用启发式二次邻域变异的方法,使个体的进化更符合无功优化问题的实际,然后运用模拟退火进行个体更新,以便增加群的多样性,避免陷入局部最优;最后将所得最优解作为禁忌搜索的初始解,进行局部寻优求解过程。以一实际配电网系统为例进行优化计算,结果表明混合搜索算法具有较优的性能和求解精度。 相似文献
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基于改进遗传模拟退火算法的无功优化 总被引:8,自引:0,他引:8
针对目前电力系统无功优化算法所存在的问题,提出了一种将遗传算法与模拟退火算法及牛顿下山法相结合的混合求解算法。首先根据个体适应度值进行自适应交叉和变异操作并采用模拟退火进行个体更新,以便增加群的多样性,避免陷入局部最优;然后采用牛顿下山法加快模拟退火部分的求解过程,并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。以IEEE 30-bus系统和一某实际电力系统为例对所提出算法的性能和求解精度进行了测试,结果表明改进的混合遗传算法比传统的遗传算法在计算速度和全局收敛方面有了很大提高。 相似文献
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电网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,其操作变量既有连续变量又有离散变量,优化过程复杂繁琐.遗传算法是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种自适应的全局优化搜索算法,可用于解决含有离散变量的复杂优化问题.针对传统遗传算法的收敛速度慢,易陷入局部最优解等缺陷,提出一种基于遗传模拟退火思想求解电力系统无功优化的新算法,并引入灵敏度分析,对基本遗传算法的编码、初始种群、适应度函数和交叉、变异策略等进行改进.使用本文算法对IEEE14节点进行优化计算,仿真结果证明了本文模型和算法的实用性、可靠性和优越性. 相似文献
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提出了一种适合于求解电力系统无功优化问题的新型混合优化算法,该算法结合基于邻域搜索的群搜索优化算法和改进灾变遗传算法.综合考虑两种算法的特点,将无功优化问题分步进行交替求解,第一步采用改进灾变遗传算法迭代两次更新解群体,第二步在此基础上采用基于邻域搜索的群搜索优化算法使群体中各解向当前最优解靠拢,交替进行,最终达到全局最优解.在IEEE118节点系统试验计算结果表明,与其他算法相比,该混合算法具有较好的全局收敛性且不容易陷入局部最优,在优化效果以及算法稳定度上都具有明显的优势.在某实际290节点电网计算结果表明,该混合算法能够适应实际电力系统无功优化问题的求解. 相似文献
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提出了一种适合于求解电力系统无功优化问题的新型混合优化算法,该算法结合基于邻域搜索的群搜索优化算法和改进灾变遗传算法。综合考虑两种算法的特点,将无功优化问题分步进行交替求解,第一步采用改进灾变遗传算法迭代两次更新解群体,第二步在此基础上采用基于邻域搜索的群搜索优化算法使群体中各解向当前最优解靠拢,交替进行,最终达到全局最优解。在IEEE118节点系统试验计算结果表明,与其他算法相比,该混合算法具有较好的全局收敛性且不容易陷入局部最优,在优化效果以及算法稳定度上都具有明显的优势。在某实际290节点电网计算结果表明,该混合算法能够适应实际电力系统无功优化问题的求解。 相似文献
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基于改进遗传算法的电力系统无功优化 总被引:5,自引:0,他引:5
将遗传算法应用于电力系统无功优化.针对传统遗传算法中存在的易陷入局部最优解和后期收敛速度慢的问题,在简单遗传算法(SGA)的基础上,提出更加有效的算法即改进遗传算法(IGA).新算法结合灵敏度分析产生原始个体替代SGA.SGA 的交叉和变异被改进,改进的交叉操作拥有快速局部调节能力,改进的变异操作引入灵敏度分析产生新的个体.所提算法在一个算例上进行了分析验证. 相似文献