遗传算法在电力系统无功优化中的应用综述

遗传算法是近10年来发展的基于自然选择规律的一种优化方法,算法能成功的解决无功变量中的离散问题,避免常规数学优化方法的局部最优现象。本文阐述了简单遗传算法以及遗传算法与其它算法相结合的算法在电力系统无功优化中的应用和今后的发展方向。     

改进遗传算法在电力系统无功优化中的应用

根据电力系统无功优化问题的特点。提出了一种基于近似最优个体、学习算子和浑沌算子的改进遗传算法。传统遗传算法应用于电力系统无功优化问题,虽然收到了比较好的效果,但并没有充分利用电力系统本身的特点。而本研究所提的改进遗传算法,可以充分利用已有的信息和运行经验,从而达到在保证解的全局最优性的同时大大加快计算的速度。具体的算例表明了所提算法的正确性和有效性。     

改进遗传算法在配电网无功优化中的应用

遗传算法是近年来被广泛应用于无功优化的一种新型的优化算法。结合配电网的特征，对遗传算法的选择操作、交叉和变异算子、终止判据等核心操作进行改进，提出一种适合于配电网无功优化的改进遗传算法。计算实例表明，其优化效果优于传统遗传算法。     

基于改进蜜蜂进化型遗传算法的电力系统无功优化

文章采用改进蜜蜂进化型遗传算法求解电力系统无功优化问题,该算法引入了自适应调整选择算子的策略,使算法能及时开辟新的解空间,提高其搜索效率;引入了驱逐算子,增加了蜂群的生物多样性,提高了杂交效率,避免了算法过早收敛的问题。通过以IEEE-6节点和IEEE-30节点测试系统为例进行无功优化计算,并与其他优化算法进行了比较,结果表明了文章算法在求解电力系统无功优化问题的有效性,同时证明了该算法在收敛速度和优化效果上具有比其他优化算法更佳的性能。     

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,本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IEEE 6、IEEE 30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。     

基于小生境遗传算法的电力系统无功优化分析

针对遗传算法(SGA)在电力系统无功优化中存在早熟收敛和后期收敛速度慢的弱点,提出了基于小生境遗传算法的无功补偿优化方法,可在短时间内以极大概率值寻找全网最优补偿配置实现最优补偿.通过对含有14个节点的IEEE 14系统进行模拟分析,结果验证了该算法的有效性,显著提高了无功优化的收敛速度.     

改进遗传算法的无功优化

电力系统实现无功优化控制是保证系统电压质量、降低网损的重要措施。对于高维、非线性和连续变量与离散变量共存的电力系统无功优化数学模型,对一般遗传算法的无功优化算法在遗传操作过程中,进行了“灾变”,在选择操作中将轮盘赌和竞标赛方法相结合,对交叉变异算子根据每代个体的实际状况进行自适应调整。通过IEEE30节点算例表明了本文方法可有效提高每代种群的多样性,从而提高了一般遗传算法的无功优化的收敛速度和全局优化特性。     

电力系统无功优化研究综述

介绍了考虑多目标函数时无功优化模型的建立与解决方法,在总结了传统优化算法的基础上着重介绍了已经改进的智能优化算法和混合的智能优化算法在无功优化上的应用,简单介绍了动态无功优化的几种优化算法,并对今后无功优化的研究方向做出了展望。     

基于逐次优化改进遗传算法的特高压穿越无功规划

与超高压线路相比,特高压线路无功大量富余,会与下级电网形成很大的穿越无功,从而影响无功的分层控制,甚至威胁电力系统的安全稳定运行。常规的优化算法存在维数灾问题,即使是智能算法,也由于解空间维度大而寻优效率低下。对此,提出了一种基于逐次优化改进遗传算法,该方法利用逐次优化的思想,对传统遗传算法的寻优方式进行了改进,并将该算法应用于某实际区域大电网中求解无功规划问题。结果表明,该方法不仅有效降低了解空间的维度,且在保证算法效率的同时使寻优的效果得到较大的改善。     

基于改进遗传算法的配电网无功优化

在传统无功优化模型的基础上,引入静态电压稳定裕度指标,建立了综合考虑系统有功网损最小、无功补偿容量最小和系统静态电压稳定裕度最大的配电网无功优化模型。根据节点无功2次电阻矩的大小,确定了待补偿节点以及各节点补偿容量的上下限。在基本遗传算法的基础上,对遗传操作进行了改进,提出了1种改进遗传算法。实例计算表明,采用该方法对配电网进行无功优化不仅可以降低有功网损,还能提高系统静态电压稳定性。     

基于DNA算法的电力系统无功优化

针对DNA算法具有遍历性、随机性和规律性的特点,介绍了DNA算法的机理和应用,并讨论了DNA计算在解决电力系统无功优化问题中的应用.通过对IEEE30节点的仿真计算,证明了该算法的可行性和有效性.     

基于改进的PSO算法的电力系统无功优化研究

电力系统无功优化是保证电力系统安全、经济运行的重要措施,粒子群优化算法（PSO）具有模型简单、收敛速度快、参数简洁等优点,但用于求解高维复杂优化问题时易陷入局部最优,针对此缺陷,在PSO算法的基础上提出了自适应随机变异粒子群优化算法（AMPSO）,将该算法用于求解电力系统无功优化问题,并以IEEE30标准节点系统为算例进行验证。结果表明,与PSO算法相比,AMPSO算法有效降低了系统网损,显现出良好的全局收敛特性。     

基于遗传算法的电网无功规划的优化

阐述了在城市电网中长期无功规划中基于遗传算法的软件设计原理,建立了城市中长期电网无功规划优化模型,用遗传算法进行寻优,最后对某一小系统用该程序求解,结果表明该算法在中长期无功规划优化中收敛性、稳定性好,具有一定工程实用价值。     

基于免疫遗传算法的小水电配电网无功优化

针对目前应用于电力系统无功优化的智能算法所存在的问题,提出将免疫遗传算法应用于电力系统无功优化问题的措施。免疫遗传算法是将免疫理论和基本遗传算法各自的优点相结合,不仅具有遗传算法的搜索特性,还具有免疫算法的多机制求解多目标函数最优解的自适应特性,对“早熟”问题有所改善,收敛于全局最优。最后,以安康市某区域电力系统为例对算法进行了性能测试,提出了合理的调压措施,结果表明将免疫遗传算法应用于电力系统无功优化问题可以显著降低系统网损,改善电压质量。     

基于遗传算法的无功功率优化与控制专家系统开发

针对电力系统中无功功率优化问题建立了数学模型,利用函数连接网络将多目标问题转化为单目标无功优化问题,采用免疫遗传算法进行求解。 提出了分区分层的多变电所电压无功协调控制专家系统的设计思想。该系统具有较高优化精度的同时求解过程较为简单。