遗传算法在电力系统无功优化中的应用综述

简要介绍了电力系统无功优化的现状 ,无功优化使用的各种经典方法均存在着只能得到局部最优解的缺陷。一种模拟自然界生物进化的新原理———遗传算法从其诞生之日起就蓬勃发展起来 ,广泛应用于各个领域。详细地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。     

遗传算法在电力系统无功优化中的应用综述

遗传算法是近十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。本文详细阐述了简单遗传算法以及遗传算法与其它算法相结合的混合算法在电力系统无功优化中的应用和今后的发展方向。     

遗传算法在电力系统无功优化中的应用综述

遗传算法是一种通过在整个解空间多渠道同时搜索以找到全局最优解的寻优方法，已经在许多复杂优化问题上被证明是一种相当有效的方法。为此，就遗传算法在电力系统无功优化中的应用进行了介绍，并提出了遗传算法在大规模电力系统无功优化计算中的改进措施。     

遗传算法在电力系统无功优化中的应用

在利用遗传算法求解电力系统的无功优化问题，在优化编码和变异概率取值两个方面进行了研究，进一步推动了遗传算法在实际系统优化问题中的应用。在电力系统无功优化这个具有多局部极小值的寻优方面，把遗传算法所求得的无功优化结果和传统的基于梯度寻优方向的非线性规划法所得的优化结果进行比较，指出了遗传算法在处理非连续的和非平滑的函数寻优方面优于传统的寻优方法，具备全局寻优的能力。     

遗传算法在电力系统无功优化中的应用综述

简要介绍了电力系统无功优化的现状,无功优化使用的各种经典方法均存在着只能得到局部最优解的缺陷,一种模拟自然界生物进化的新原理－遗传算法从其诞生之日就蓬勃发展起来,广泛应用于各个领域,详细地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。     

遗传算法在电力系统无功优化中的应用

遗传算法(GA)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。根据众多参考文献,阐述了简单遗传算法(SGA)以及GA与其他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。     

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

电力系统的无功优化控制,不仅能有效地降低系统的有功功率损耗,而且还可以改善电网的电压质量,对系统的安全稳定、经济运行具有非常重要意义。无功优化问题是一个含有连续变量和离散变量的混合优化问题,求解过程相当复杂,电力系统无功优化问题属于最优潮流问题的一个组成部分。探讨了求解无功优化的现代人工智能算法,总结分析了遗传算法的特点及使用情况。为提高解的质量与计算效率,对遗传算法做了改进,并将其应用于电力系统无功优化中。     

遗传算法在电力系统无功优化中的应用

遗传算法根据自然界适者生存的原则进行搜索和优化。将遗传算法应用于电力系统无功优化，不仅能避免一般优化算法的局部最优问题，并能解决无功优化中变量的离散问题，避免维数灾难，提供最优及次优方案，使无功优化更切实际。遗传算法的引入，为电力系统无功优化提供了一种新的计算方法，使无功优化方法更加完善和实用。     

应用于电力系统无功优化的改进遗传算法

遗传算法是近些年发展起来的基于自然选择规律的一种优化方法。本文在传统遗传算法的基础上，对遗传操作进行了进一步研究和改进，提出了改进遗传算法，电力系统的无功优化问题实例计算表明，改进遗传算法的优化结果可以更有效地达到或接近全局最优。     

遗传算法及其在无功优化中的应用

遗传算法是近几年发展起来的一种全局优化算法，它将生物遗传学的一些机理应用于工程问题。本文将其应用于电力系统无功优化，算例表明它是降低电网损耗的一种有效算法。     

遗传算法在无功优化应用中的改进

将遗传算法应用于电力系统无功优化的同时,针对无功优化的实际,文章提出了在不同优化阶段,对目标函数各项罚因子采用不同权重,并且构造出分阶段适应性函数,以及提出了选择式杂交方式等改进措施。通过典型算例和实际系统的测试,证明了这些改进方法对遗传算法应用于无功优化计算的寻优速度和收敛特性都有明显提高。     

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。     

改进遗传算法在无功优化中的应用

本文提出了一种应用于电力系统无功优化问题的改进遗传算法。该算法在一般遗传算法的基础上，对编码方式、遗传算子以及终止判据等方面作了改进。通过对IEEE14节点系统的计算分析表明，该算法优于一般遗传算法。     

用遗传算法进行电力系统无功优化计算

遗传算法是模拟生物进化过程的一种计算,是应用于电力系统无功优化计算的一种新方法;本文详细论述了"遗传算法"的特点,通过算例进一步说明了"遗传算法"在电力系统无功优化计算中的实用性.     

具有优化路径的遗传算法应用于电力系统无功优化

在对遗传算法深入研究的基础上,针对其求解时间过长的问题,引入优化搜索路径的思路,提出无功功率分层分块优化控制和进化灵敏度分析的方法,对常规遗传算法搜索路径的随机性和变异,交叉这两种遗传操作进行本质上的改善,另外,在常规无功优化目标函数的基础上,提出了包括含“调节代价”的目标函数,通过对算例的优化计算结果可以看出,文中介绍了的无功优化算法比常规算法优越,计算速度快,实用性强。     

用遗传算法进行电力系统无功优化计算

遗传算法是模拟生物进化过程的一种计算，是应用于电力系统无功优化计算的一种新方法；本文详细论述了“遗传算法”的特点，通过算例进一步说明了“遗传算法”在电力系统无功优化计算中的实用性。     

电力系统无功优化的综述

本文综述了国内外学术界对无功优化调度问题的研究状况,总结了该项研究的五个关键问题:寻优质量、离散变量处理、求解效率、动态优化调度及协同优化计算和控制等。从优化方法的角度出发,介绍了现行的多种无功优化问题的解决途径,同时指出了各种方法的优点与缺点。比较全面地反应了这一科研领域的发展现状。     

伪并行遗传算法在无功优化中的应用

在无功优化中，应用矩阵奇异值分解理论，引入了静态电压稳定裕度最大化目标和并行遗传算法思想，提出了用于无功优化的伪并行遗传算法。该算法在一定程度上避免了常规遗传算法容易出现的“早熟”现象，收敛速度也有一定提高。对Ward＆Hale 6节点和IEEE 14节点系统进行了测试，计算结果表明，本文所提模型和算法是合理可行的。     

改进自适应遗传算法用于电力系统无功优化

为了克服自适应遗传算法早熟现象和改善收敛速度,在自适应遗传算法中引入二次变异操作。考虑到遗传操作后存在大量相同个体,捡出这些重复的个体进行二次变异,产生邻近的个体,这种方法不仅避免了重复计算而且增强了算法局部搜索能力,并且改善了算法的收敛性。通过对IEEE30节点系统进行计算测试,验证了该算法的合理性和可行性。