基于GATS的电网无功电压综合控制

简述了无功电压综合控制的必要性及其设计思想和主要功能。根据电力系统实际运行情况及本系统自身特点,就PV节点给定电压,适应度函数的构造,交叉率、变异率的取值及禁忌搜索(TS)算法与遗传算法(GA)的结合等主要问题,详细介绍了GATS混合优化策略的具体实现形式,以实现逆调压要求,保证电压合格,避免早熟收敛,同时加速搜索进程。在IEEE118节点系统的计算中,混合优化算法与简单遗传算法相比,有效降低了计算时间,提高了优化效果,从而证明了GATS混合优化策略的实用性。     

基于遗传禁忌混合算法的电力系统无功优化

为了使遗传算法(GA)和禁忌搜索算法(TS)的优点被保持,缺点被削弱,提出了电力系统无功优化的遗传禁忌混合算法(GATS);针对电力系统无功优化中控制变量的离散性和连续性相混合的特点,提出了混合编码策略并相应地采用启发式算术进行杂交.用GATS算法对IEEE30节点系统进行了无功优化计算,并就优化结果和简单遗传算法(SGA)及二进制编码的禁忌搜索法(TSB)的优化结果进行了比较,结果表明GATS方法具有更好的收敛性和更强的全局寻优能力.     

基于遗传禁忌搜索算法的PMU布点配置

将遗传算法GA(Genetic Algorithm)和禁忌搜索算法TS(Tabu search)相结合,提出一种遗传禁忌搜索算法GATS(Genetic Algorithm & Tabu search)用于相量测量单元优化配置.GATS算法结合了遗传算法的随机搜索能力、并行性和禁忌搜索算法的记忆功能,有效地解决了遗传算法的爬山能力差、早熟的问题,提高了收敛速度及优化质量;同时遗传算法的种群操作,保留了遗传算法的多出发点的优势,弥补了禁忌搜索的单一单操作缺乏并行性的弱点.在约束条件处理时,采用了不可行解启发性修复方法,提高了算法的优化效果.基于图论的深度优先方法用于系统可观性分析.将GATS算法应用于优化相量测量装置安装地点选择,实现了安装地点最少,而整个系统可观的目标.通过算例证明了算法的有效可靠.     

基于遗传禁忌混合算法的静态电压稳定裕度计算

提出一种基于遗传禁忌混合算法的静态电压稳定裕度计算的新方法.该方法将全局搜索能力强的遗传算法和局部搜索能力强的禁忌搜索算法结合在一起,通过改进的连续潮流法计算,可快速而准确地获取系统最大静态电压稳定裕度,并在一定程度上弥补遗传算法和禁忌搜索算法单独使用的不足.应用该混合算法对IEEE14节点系统进行仿真计算,验证了该方法可行且有效.     

一种电力系统无功优化的新型混合优化算法

提出了一种适合于求解电力系统无功优化问题的新型混合优化算法,该算法结合基于邻域搜索的群搜索优化算法和改进灾变遗传算法.综合考虑两种算法的特点,将无功优化问题分步进行交替求解,第一步采用改进灾变遗传算法迭代两次更新解群体,第二步在此基础上采用基于邻域搜索的群搜索优化算法使群体中各解向当前最优解靠拢,交替进行,最终达到全局最优解.在IEEE118节点系统试验计算结果表明,与其他算法相比,该混合算法具有较好的全局收敛性且不容易陷入局部最优,在优化效果以及算法稳定度上都具有明显的优势.在某实际290节点电网计算结果表明,该混合算法能够适应实际电力系统无功优化问题的求解.     

基于遗传禁忌混合算法的配电网无功优化

为了有效解决由配电网分布式电源(distribution generation,DG)渗透率逐渐升高带来的电压越限、网损增加问题。建立了配电网无功优化模型,以网损最小和电压不越限为综合目标,通过采用一种遗传禁忌混合算法(genetic/tabu hybrid algorithm,GATS)研究了接入DG的配电网无功优化问题。在MATLAB软件上以IEEE-33节点配电系统为算例对所研究问题进行了分析与验证。结果表明:GATS混合算法的可行性和优越性较强,通过该算法进行无功优化可以有效改善系统电压水平、降低网损;并且适当提高DG渗透率,同样有利于网损降低、电压水平提高;但若DG渗透率过高,会导致网损增加、电压越限问题,通过GATS算法进行无功优化这些问题可得到有效解决。     

基于序优化禁忌混合算法的配电网无功优化

配电网无功优化控制是解决配电网电能损耗大、电压水平低这一问题的有效手段.针对禁忌搜索(TS)算法的收敛速度对初始解有较强的依赖性这一明显不足,提出序优化禁忌(OOTS)混合优化算法,将基于赛马规则的序优化(OO)算法和Ts算法相结合,利用OO算法较强的全局搜索能力为TS算法提供较好的初值.用OOTS混合算法对某28节点配电系统进行无功优化计算,并和OO算法及TS算法的优化结果进行了比较,结果表明OOTS混合算法具有更好的收敛性和更强的全局寻优能力.     

基于节点补偿容量动态上限的配电网无功规划优化混合算法

基于遗传算法和辐射状配电网的特点,提出一种新颖的将确定性方法和随机性方法有机组合的配电网无功规划优化混合算法.该算法通过综合考虑经济效益和电压约束,提出一种动态确定节点补偿容量上限的有效方法,将其用于初始种群的生成,可自动确定补偿节点总数及各补偿节点补偿组数的上限值,有效压缩了算法搜索空间,并使得由此生成的初始种群中绝大部分为可行解.针对补偿经济效益与电压质量两者之间的相互关系,提出一种分阶段寻优策略,并引入惩罚因子自适应调整机制.另外,在该算法中还有机融入了模拟退火法、智能优化交叉策略及动态灾变机制,并提出了节点最大补偿容量动态阈值校对机制,有效改善了算法寻优的速度、质量及精度.对IEEE 33节点系统和多个实际系统算例分析验证了所提出的算法在工程应用中的优越性及实用性.     

种群优化人工鱼群算法在输电网扩展规划的应用

将遗传算法与人工鱼群算法有机融合,提出一种种群优化人工鱼群算法,采用分别对部分人工鱼个体进行选择、交叉、变异操作的策略,调整优化人工鱼种群结构,较好地兼顾局部搜索和全局搜索.通过与粒子群算法、基本的人工鱼群算法在Garver-6节点、Garver-18节点和Garver-24节点系统仿真计算比较,证明了种群优化人工鱼群算法的正确性和有效性.     

基于遗传禁忌搜索算法的PMU布点配置

将遗传算法GA（Genetic Algorithm）和禁忌搜索算法TS（Tabu search）相结合,提出一种遗传禁忌搜索算法GATS ( Genetic Algorithm & Tabu search)用于相量测量单元优化配置。GATS算法结合了遗传算法的随机搜索能力、并行性和禁忌搜索算法的记忆功能,有效地解决了遗传算法的爬山能力差、早熟的问题,提高了收敛速度及优化质量;同时遗传算法的种群操作,保留了遗传算法的多出发点的优势,弥补了禁忌搜索的单一单操作缺乏并行性的弱点。在约束条件处理时,采用了不可行解启发性修复方法,提高了算法的优化效果。基于图论的深度优先方法用于系统可观性分析。将GATS算法应用于优化相量测量装置安装地点选择,实现了安装地点最少,而整个系统可观的目标。通过算例证明了算法的有效可靠。