基于模拟植物生长算法的电力系统无功优化

将模拟植物生长算法应用于电力系统无功优化。提出了将无功补偿容量、变压器主变抽头和发电机节点电压3种类型的控制变量采用统一模式转化成整型变量的方法。对Ward-Hale 6节点、IEEE 30节点系统的计算分析及连续型发电机节点电压的离散点个数对计算结果影响的探讨表明:兼具随机性和方向性搜索机制的模拟植物生长算法具有较强的全局搜索能力,且使用方便,为解决电力系统无功优化问题提供了一种新途径。     

基于模拟植物生长算法的电力系统ATC计算

提出将模拟植物生长算法PGSA(plant growth simulation algorithm)应用于可用输电能力ATC(available transfer capability)计算。该方法结合电力系统ATC求解特点,将不等式约束转化为PGSA算法可行域,计算等式约束的可能解;引入步长自适应调整机制,动态调整寻优步长。由于将ATC目标和约束分开处理,采用兼顾方向性和随机性的搜索机制,无需引入罚函数处理约束条件,避免因参数不确定性和寻优方向无引导性而陷入局部最优。IEEE-30节点系统仿真结果验证了所提方法的有效性。     

模拟植物生长算法在水库群优化调度中的应用

介绍了模拟植物生长算法的基本原理,针对梯级水电站优化调度问题的特点,建立了该问题的模拟植物生长算法求解模型。对基本模拟植物生长算法进行了改进,并设计了相应的算法步骤。在此基础上,将基本模拟植物生长算法及其改进算法应用于水库群优化调度中。通过对雅砻江梯级优化调度的应用分析,表明由形态素浓度决定其方向性和随机性搜索机制的模拟植物生长算法具有较强的全局搜索能力,为解决水库群优化调度问题提供了新的途径。     

食物链生态进化算法的改进及其在输电网络规划中的应用

基于食物链生态进化算法各级种群的规模和品质的不同特点,提出了在低级种群和中级种群中分别采取确定式采样选择和比例选择、高级种群不进行选择操作而采用最优保留策略的改进方法,并将其应用于求解输电网络扩展规划问题.所提出的改进方法进一步均衡了食物链生态进化算法的全局搜索和局部搜索能力,改善了其收敛性能.以具备新建(扩建)线路的走廊作为决策变量,并用实数进行编码,缩短了码串长度.通过对18节点系统的计算,得到了已有文献给出的多个全优和局优方案,并获得了其他文献还未给出的四个比较理想的局优方案.采用所提方法对一个实际系统进行了规划,验证了其适应性.     

食物链生态进化算法的改进及其在输电网络规划中的应用

基于食物链生态进化算法各级种群的规模和品质的不同特点,提出了在低级种群和中级种群中分别采取确定式采样选择和比例选择、高级种群不进行选择操作而采用最优保留策略的改进方法,并将其应用于求解输电网络扩展规划问题。所提出的改进方法进一步均衡了食物链生态进化算法的全局搜索和局部搜索能力,改善了其收敛性能。以具备新建(扩建)线路的走廊作为决策变量,并用实数进行编码,缩短了码串长度。通过对18节点系统的计算,得到了已有文献给出的多个全优和局优方案,并获得了其他文献还未给出的四个比较理想的局优方案。采用所提方法对一个实际系统进行了规划,验证了其适应性。     

应用改进模拟植物生长算法求解无功优化问题

为了提高求解电力系统无功优化问题的计算速度,提高得到全局最优解的概率,保证电力系统的安全、经济、稳定运行,论文对模拟植物生长算法进行了改进并应用于求解无功优化问题;提出了最佳生长点集规模和变步长的寻优策略,调整了无功优化的约束条件和变量类型。理论分析与IEEE30节点系统的计算分析结果均表明该研究方法求解系统无功优化问题,对系统参数要求更宽松,计算速度更快,寻优能力更强。     

一种基于模拟植物生长算法的输电网故障诊断方法

将模拟植物生长算法应用于输电网故障诊断,提出了将开关及设备电流转化成整形变量的方法,建立输电网故障诊断模型.仿真实验验证了模型的正确性、有效性及高容错性.     

基于模拟植物生长算法的配电网重构

将模拟植物生长算法应用于配电网络重构。该算法将目标函数与约束条件分开处理，采用兼具方向性和随机性的搜索机制，避免了已有仿生类算法由于一些参数难以确定和(或)无引导性的搜索方向而陷入局部最优的问题。此外，根据配电网特点，提出以基本环路代替开关作为控制变量，降低了变量维数，提高了计算效率。采用断开、闭合、联闭和长闭4种状态描述开关的运行方式，从而有效减小了寻优过程中的搜索范围。对IEEE 16节点、IEEE 33节点和IEEE 69节点3个不同规模测试系统进行了分析计算，并与相关文献结果进行对比，表明所提方法具有快速的全局寻优能力。     

基于改进模拟植物生长算法的输电网络扩展规划

输电网络规划是一个复杂的组合优化问题,若以选择线路回数为变量抽象出模型,则输电网扩展问题可以归结为一类整数规划问题.对模拟植物生长算法进行改进,形成了适于解整数规划问题的改进模拟植物生长算法,并将此算法应用到电力系统输电网络扩展规划中.为了加快算法收敛,采用了Kruskal算法来获取初始点,提出了一种快速判别网络连通的算法.最后,实例计算结果表明了该方法的可行性.     

多阶段输电网络最优规划的模拟植物生长算法

为解决输电网络规划中的多阶段之间的耦合问题,基于待选线路具有规划期间不建设或只能在某一个阶段建成并在后续阶段一直使用的特点,提出了以待选线路为决策变量,规划阶段序号为搜索域的思想,将多阶段输电网络优化规划问题转化成静态优化问题,并采用模拟植物生长算法对模型进行了求解。应用所提方法对一个19节点系统进行了分析,得到了现有文献中有关该系统的最优规划方案,说明了所提方法的可行性及有效性。     

自适应变异粒子群算法及在输电网规划中的应用

针对标准粒子群优化（SPSO）算法易陷入局部最优的缺点,引入了一种自适应变异的粒子群优化（AMPSO）算法,并应用于电力系统输电网规划。该算法在迭代过程中加入变异操作,并根据种群适应度方差值自适应地调整变异概率的大小,以此来增强算法跳出局部最优的能力。在输电网规划算例中的应用结果表明,变异操作改善了算法的寻优性能,使得AMPSO算法的寻优效率远高于SPSO算法。     

改进遗传算法在输电网络规划中的应用研究

首先对输电网络规划和遗传算法进行简要论述,并确立了数学模型。为了提高遗传算法在输电网络规划中的优化性能,提出了改进自适应遗传算法(MAGA)。该方法有助于防止传统遗传算法过早收敛和走向局部最优,适应于多变量、多目标的环境,能够快速的找到全局最优。通过对实际系统的计算表明,MAGA具有可行性。最后,应用了2种不同算法进行性能比较,证实了MAGA有更强的优化性能。     

基于小生境技术改进遗传算法在供电网规划中的应用

通过对遗传算法过早收敛原因的分析,认为遗传算法出现过早收敛主要与问题解的分布状况、种群个体的分布情况及遗传算子的应用有关,提高算法全局收敛性能的核心就是使算法科学的处理种群多样性及最优解信息搜索策略。结合小生境进化共享思想,形成一种旨在提高遗传算法全局收敛性、求解全局最优解的遗传算法,并将之用于多目标电网扩展规划中。对Gaver-6节点网络进行了规划,仿真结果证明了这种算法的有效性。     

大规模风电接入下输电网扩展规划的启发式优化算法

提出了大规模风电接入下的输电网有功和无功扩展规划的解决方法。计及了风电与负荷的全年时序数据,并将网络设备投资的年值成本与方案在全年所有不满足安全约束场景下采取控制措施的成本之和最小作为规划目标。为了降低求解计算的复杂性,将原问题分解为网络设备投资决策与方案的控制措施成本评估2个子问题,二者借助原问题的规划目标进行总体协调。在此基础上,通过分析规划目标与问题本身的特性,设计了启发式的优化算法,明显地提高了计算速度。算例分析验证了所提方法的正确性和求解算法的有效性。     

基于序优化人工鱼群混合算法的输电网规划

建立了输电网规划的数学模型,采用序优化人工鱼群混合算法求解数学模型,在保证规划方案高概率可信度的同时提供较多次优解以供选择。采用IEEE-18节点算例进行了求解,求解结果验证了数学模型及混合算法的可行性和有效性。