基于改进遗传算法的新建变电站中压配电网规划

针对新建变电站中压配电网规划未考虑负荷不确定性因素、遗传算法易产生不可行解的问题,对传统遗传算法的交叉、变异操作进行改进,对交叉、变异之后产生的线路跨越、孤环、孤链等不可行解提出了有效的修复方法,既保证了可行解的数量,又保留了不可行解中的优良基因.将负荷用区间数表示,利用区间潮流端点法考虑了负荷不确定因素,算例结果表明...     

遗传算法应用于电网规划的难点与改进

将遗传算法用于电网近中期规划问题的研究,改进了遗传操作使之更适应于电网规划,克服了算法在生成初始解群和交叉、变异过程中由于编码原因产生的大量不可行解以及收敛性能差等难点。通过以改进遗传算法为核心的网架规划程序,寻找同时满足电网规划可靠性和安全性指标的全局最优的方案。     

用于配电网规划的改进遗传算法

针对传统遗传算法易于陷入局部最优解和随着配电网规模的扩大搜索效率降低的问题,借鉴协同进化思想提出了基于协同遗传算法的配电网规划算法。通过对目标函数进行处理引入了多个物种,并采用简单遗传算法和考虑进化稳定的改进多种群遗传算法分别对不同的物种进行操作,通过转移优秀个体实现了物种间的协同作用。同时为解决遗传算法应用于配电网规划时产生的大量不可行解的问题,借助图论知识和搜索技术给出了不可行解的修复方案,通过对孤岛、孤链和环进行修复,将非辐射状网络修复为辐射状网络。算例结果验证了该算法的实用性和有效性。     

基于自适应多种群遗传算法的配电网规划

针对传统遗传算法易于陷入局部最优解和随着配电网规模的扩大搜索效率降低的问题,借鉴多种群和自适应思想,提出了基于自适应多种群遗传算法的配电网规划算法。通过对目标函数进行处理,引入了多个物种,并采用自适应遗传算法和考虑进化稳定的改进多种群遗传算法分别对不同的物种进行操作,通过转移优秀个体,实现了物种之间的协同作用。同时为解决遗传算法应用于配电网规划时产生的大量不可行解的问题,借助图论知识和搜索技术给出了不可行解的修复方案,通过对孤岛,孤链和环进行修复,将非辐射状网络修复为辐射状网络。算例结果验证了该算法的实用性和有效性。     

一种求解配电网多阶段规划的改进遗传膜算法*

对于中长期的配电网规划问题,为动态地考虑负荷在规划水平年内的变化情况和DG的大量接入,采用多阶段方法对含DG的配电网进行DG的选址定容和网架的扩展规划。结合电力系统全寿命周期管理理论,建立了以全寿命周期成本现值和最小为目标函数的配电网多阶段规划模型。针对上述模型求解的复杂性,提出了一种基于膜间交流重组、反余切-指数自适应交叉换位以及反正切-指数自适应变异改写等进化规则的改进遗传膜算法。采用有向图的邻接矩阵表示方法进行解对象编码,使得优化过程中无需解码,并提出一种通过操作节点入度来快速产生可行初始解和一次性修复所有不可行情况(即孤点、孤链和环)的方法。IEEE 54节点算例结果表明改进遗传膜算法具有收敛速度快、全局搜索能力强以及稳定性好等优点。     

基于GIS空间查询和遗传算法的变电站规划

针对遗传算法应用于变电站规划时产生大量不可行解的缺点,提出了一种地理信息系统(GIS)空间查询和遗传算法相结合的新算法。该算法设计了一种能够保证全局最优解的自适应交叉和变异概率,利用地理对象的拓扑关系进行空间查询,特别是在不可行解的处理中用GIS提供的空间查询功能来判断新建变电站是否在规划区域内且在适宜新建区域内,并将查询结果反映到适应度函数的惩罚函数中。经算例验证,此方法能够有效地减少不可行解,最终收敛到全局最优解,使得规划结果符合实际要求。     

基于遗传算法并避免不可行解的配电网络重构优化

以网损最小为目标函数,电压降、电源容量和闭环等限制为约束条件,建立了配电网络重构优化数学模型.根据配电网络的特点,在遗传算法产生初始解、交叉、变异操作时,设计了基于环路的方法,避免了不可行解的产生.针对遗传算法的局限性,对操作过程进行了改进,调整了适应函数,结合了模拟退火算法,给出了交叉率和变异率的自适应计算方法,提高了算法的计算效率和优化性能.重构算例说明,该优化方法有效,实用. ,     

配电网重构遗传算法的不可行解问题研究

不可行解是遗传算法应用于配电网重构时遇到的一个难题。文章介绍了配电网重构遗传算法不可行解的含义 ,讨论了不可行解产生的原因和危害 ,并针对遗传操作过程中可能产生不可行解的各个环节 ,讨论了交叉操作、突变操作和倒位操作等解决方案 ,认为这些方案可以有效地减少或控制不可行解 ,提高遗传算法的搜索效率。     

基于遗传算法并避免不可行解的配电网络重构优化

以网损最小为目标函数,电压降、电源容量和闭环等限制为约束条件,建立了配电网络重构优化数学模型。根据配电网络的特点,在遗传算法产生初始解、交叉、变异操作时,设计了基于环路的方法,避免了不可行解的产生。针对遗传算法的局限性,对操作过程进行了改进,调整了适应函数,结合了模拟退火算法,给出了交叉率和变异率的自适应计算方法,提高了算法的计算效率和优化性能。重构算例说明,该优化方法有效、实用。     

解空间遗传算法在水电站厂内经济运行中的研究

针对水电站厂内经济运行求解方法,提出一种解空间遗传算法。采用避开空蚀振动区、考虑负荷平衡约束和机组出力约束的解空间初始种群生成法,以避免适应度函数设计中的惩罚处理并保证适应度函数非负;运用解空间摄动变异算子,保证变异后的个体仍为可行解。以三峡水电站为例与传统遗传算法进行了比较,不同量级的负荷分配结果表明:解空间遗传算法能够避开空蚀振动区的影响,保证机组的正常运行。同时由于避免了在不可行解区域寻优,改进算法提高了搜索的效率。改进算法避免了适应度函数中惩罚的处理,保持了种群的多样性,为改进遗传算法在水电站厂内经济运行中的研究提供了一种思路。