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

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

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。     

基于遗传算法的无功优化模型研究

遗传算法是近十年发展起来的基于自然选择规律的一种优化方法。本文阐述了遗传算法（GAs)在电力系统无功优化中的应用。实例证明计算表明,与常规无功优化方法相比,该算法成功地解决了无功优化中变量的离散问题,避免了常规数学优化方法的局部最优现象。     

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。     

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。     

用于电力系统无功优化的内点法与遗传算法的比较研究

通过在线无功优化，降低网损、保证电压质量，对供电企业的经济运行是非常必要的。本文就在线无功优化的特点，结合无功优化方法中比较具有代表性且差异较大的两种方法——内点法和遗传算法进行研究和比较，针对解决在线无功优化问题提出一种新思想：内点法和遗传算法相混合的算法。     

基于协同进化法的电力系统无功优化

针对无功优化问题非线性、非连续性等特点以及大范围内无功优化控制变量较多的问题，提出基于协同进化的无功优化算法以及相应的求解步骤。协同进化算法借鉴分解协调的思想，将无功优化问题分解为一系列相互联系的子优化问题，每个子优化问题对应于进化算法的一个种群，各种群通过共同的系统模型相互作用，共同进化，从而使整个系统不断演进，最终达到问题求解的目的。与常规的遗传算法相比，协同进化算法不但能得到更好的优化结果，收敛性好，而且克服了普通遗传算法计算时间过长的缺点，算例结果表明，该算法更适合于求解大系统的无功优化问题。     

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。     

实现无功优化的新算法—遗传算法

阐述了遗传算法（ＧＡ）在电力系统无功优化中的应用。实例计算表明，与常规无功优化方法比较，ＧＡ收敛性好，适应性强，可以达到全局最优，是实现离散无功优化的一种好方法。     

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。     

基于内点法和遗传算法无功优化的比较及应用

无功优化是电力系统实现电压和无功功率最优控制和调度的基础，使用者对无功优化程序功能的需求不同，采用的无功优化算法也不尽相同，内点法和遗传算法是其中较具代表性且差异较大的2种，对基于内点法无功优化的数学模型，遗传算法的适应度函数和收敛判据进行改进，在IEEE6节点系统进行校验，并分析其在湖北恩施电网无功优化控制方面的应用，结果表明，内点法无功优化的结果比改进遗传算法无功优化的结果差，且处理离散变量不方便，但计算速度快于改进遗传算法，随问题规模增大，内点法的这一优势更明显。     

电力市场环境下的无功优化模型及其求解方法

该文分析了传统的电力系统无功优化模型存在的缺陷，论述了在电力市场中实行无功计价的必要性。提出了根据发电机运行的不同状况对发电机无功进行分段计价的观点，并依此建立了以有功网络损耗费用和无功费用为目标函数并包含各种运行约束的电力系统无功优化数学模型。由于电力系统无功优化问题本身的复杂性，该文将遗传算法和ALOPEX相结合的优化算法应用于上述的无功优化模型，这种方法能充分发挥遗传算法的全局寻优优势和ALOPEX算法的爬山能力突出的特点，可以克服以往优化算法的不足。给出的算例也证明了该文提出的无功优化模型可以在降低网络有功损耗的同时实现无功潮流的合理分布，起到改善系统无功环境的作用。     

一种电力系统无功优化综合算法的研究

比较了无功优化算法的两种典型算法——原对偶内点法和遗传算法;提出了在线无功优化的一种混合算法。实例计算表明该算法是可行而实用的方法。     

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。     

基于遗传算法的电网无功优化

将遗传算法应用于电力系统无功优化,对遗传算法的编码方式、遗传算子以及中止判据方面做了详细的阐述,建立了基于遗传算法的电力系统无功优化模型,避免了常规数学优化方法的局部最优问题.计算机仿真结果表明,遗传算法能够更好地收敛于全局最优解,能更切合电力系统运行的实际,能有效提高电压质量和降低网损.该算法已应用于某地区无功优化软件,取得了较好的效果.     

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。     

基于改进遗传算法的配电网无功优化

遗传算法是近年被广泛应用于配电网无功优化的一种新型的优化算法，本文在基本遗传算法（SGA）的基础上，提出基于定制的初始种群的形成方法以保证个体的多样性，提出反映个体分布疏密情况的个体分布散度，设计出随个体分布散度成反比，随最优个体相对保留代数成指数上升的自适应变异率，为配电网无功优化提供了一种新的算法，算例表明本文提出的算法优化效果好，在精度上以及收敛速度上都具有较大的提高。     

基于遗传算法的无功优化在鄂州电网中的实现

在简要分析传统的电力系统无功优化方法的局限性之后,指出在无功优化问题中引入遗传算法（ＧＡ）的必要笥和可行性,然后将基于遗传算法的无功优化方法用一以往多操作要管理专家系统无功优化子系统中,论述了基于ＧＡ的无功优化方法的程序流程,着重解决了在实际应用时遇到的几个问题,即无功优人强离散变量的处理、目标函数及相关参数值的选取等。所开发系统的实际运行结果表明,该算法可有效地减少系统的网络损耗,产生较好的社会