基于改进小生境遗传算法的Pareto多目标配电网重构

配电网重构是一个多目标、多约束的复杂非线性组合优化问题,若采用传统的遗传算法处理此类问题,由于其易于陷入局部最优解和随着配电网规模的扩大搜索效率低的问题,难以得到理想结果。建立了Pareto多目标重构数学模型并提出一种改进小生境遗传算法来处理配电网重构问题。算法主要有以下几种特点：设置个体之间的距离判别标准L为动态函数,保持了种群的多样性;采用最优保存策略,提高了算法的收敛速度;交叉、变异采用自适应规则,避免了算法陷入局部最优的情况。另外,Pareto多目标数学模型的引入也使算法更具实际工程意义,采用国外一个实际的配电网络对算法进行了验证。理论分析和算例表明,该算法具有高收敛性、快实时性和强全局稳定性的优点。     

基于改进小生境遗传算法的配电网规划

提出了改进小生境遗传算法并将其应用于配电网规划,建立了综合考虑网损、变电站馈线建设费用和网络年维护折旧费的配电网规划数学模型,算法主要做了以下改进：设置个体之间的距离判别标准为动态函数,保持了群体的多样性;采用最优保存策略保证算法的收敛性;采用局部最优徘徊策略作为辅助终止原则,避免陷入局部最优的情况。在此基础上,基于图论知识和搜索技术给出了包括孤链、孤岛、闭环的修复方案,将遗传操作产生的非辐射性网络修复成辐射性网络。算例结果表明了该算法的实用性和有效性。     

改进小生境遗传算法在电力系统无功优化中的应用

利用改进小生境遗传算法进行了电力系统无功优化计算。算法主要做了以下改进：设置个体之间的距离判别标准L为动态函数,保持了群体的多样性;采用最优保存策略保证算法的收敛性;采用局部最优徘徊策略作为辅助终止原则,避免陷入局部最优情况。对IEEE 30节点算例系统进行了无功优化,并对优化前后各项技术性能指标进行了分析,说明了改进小生境遗传算法在保持解的多样性、提高搜索效率和优化效果等方面都具有良好的性能。对某县级配电网进行了仿真计算,仿真结果证明了所提算法的有效性。     

基于小生境技术的Pareto多目标配网重构

配电网重构可以提高配电网运行的安全性、经济性和供电质量,对于当前国内配电自动化系统建设和应用具有重要意义。该文提出一种基于小生境技术的多目标配电网最优重构遗传算法,将安全约束作为目标之一,得到Pareto最优解集,实现了真正意义上的多目标优化;提出了基于相似个体交叉和( 2 +2 )选择机制的小生境并行进化技术,改善了遗传算法的全局收敛可靠性和收敛速度。最后用算例说明了该方法的应用。     

基于小生境技术的Pareto多目标配网重构

配电网重构可以提高配电网运行的安全性、经济性和供电质量,对于当前国内配电自动化系统建设和应用具有重要意义.该文提出一种基于小生境技术的多目标配电网最优重构遗传算法,将安全约束作为目标之一,得到Pareto最优解集,实现了真正意义上的多目标优化;提出了基于相似个体交叉和(2+2)选择机制的小生境并行进化技术,改善了遗传算法的全局收敛可靠性和收敛速度.最后用算例说明了该方法的应用.     

基于自适应多种群遗传算法的配电网重构

配电网重构是配电管理系统的重要内容,从本质上讲,它是一个非线性组合优化问题,若采用传统的遗传算法处理,由于其易于陷入局部最优解和随着配电网规模的扩大搜索效率低的问题,难以得到理想结果。提出一种改进的遗传算法来处理配电网重构问题,借助多种群进化和种群间个体移植的概念,通过自适应控制参数的调整,有效地避免了早熟,提高了算法的搜索范围和效率,较好地解决了配电网重构问题。理论分析和算例表明,该方法高效可行,适合配电网自动化的实际应用要求。     

基于改进遗传算法的多目标配电网重构

提出一种改进的遗传算法来处理配电网重构问题,采用实数编码,减小了染色体长度和生成不可行解的概率,同时遗传父代优良基因的可能性大大增加。针对适应度函数计算中潮流收敛速度慢的缺点,采用前推回代的方法,大大减少了潮流计算的时间,较好解决了配电网重构问题。理论分析和算例表明,该方法高效可行,适合配电网自动化的实际应用要求。     

基于门当户对遗传算法的配电网多目标主动重构研究

基于主动配电网的发展潮流,提出了一种基于改进遗传算法的主动配电网多目标重构模型。首先,将功率损耗、电压偏移和系统稳定裕度等指标融合到目标函数中,并引入判断矩阵法和线性加权法确定各个指标的权重和实现多目标函数的转化。其次,针对传统遗传算法的弊端,提出了基于\"门当户对\"原则的多种染色体交叉策略,丰富了种群进化方式的多样性,算法计算效率和寻优能力得到大大加强。最后通过设定临界值,实现主动配电网的自我感知和主动重构,提高配电网安全性和稳定性。仿真算例表明,所提出的模型和算法以及主动重构的理念符合当前主动配电网主动运行和主动控制的思路,具有较为广泛的应用前景。     

基于Pareto多目标遗传算法的高压配电网规划

给出基于Pareto多目标遗传算法的理论基础,介绍了SuperMap GIS平台的网络数据集、网络分析功能及其在配电网规划中的应用,在此基础上提出了以投资及网损最小为目标的高压配电网网架的多目标规划模型,并给出了模型的求解方法及流程。选用了一实际算例,结合了实际的地理信息,将多目标遗传算法应用于"手拉手"高压配电网规划,算例结果表明,该方法能有效得到最优目标解集,以方便规划人员选取。