基于改进遗传算法的电网无功优化

无功运行优化问题的关键在于获得最优解或较好的次优解。传统的线性规划法和非线性规划法不能很好地处理整型变量问题，而简单遗传算法的鲁棒性不高。结合高中压配电网的特点，本文对简单遗传算法进行了改进：采用十进制整型编码法和排序选择法，并对末位个体进行更新，最后采用模式法修正局部最优解。数值对比试验表明，本方法是合理的和可行的，具有一定的实用意义。     

基于改进遗传算法的电网无功补偿优化控制研究

电网无功功率补偿优化控制是一个多元非线性动态约束问题,传统的电网无功补偿非线性规划方案都需要精确的数学物理模型,且各参变量间的协调性较差,很难满足电网多目标优化控制的工程需要.利用改进蚁群算法分布式协同组合优化的思想,建立以电压越限畸变为惩罚函数,以电压和无功补偿综合满意度为目标函数的电网无功补偿优化控制模型.实例仿真试验表明,基于改进遗传算法的电网无功优化控制模型,通过自适应的目标函数最大路径寻优,获得电网无功功率补偿装置较优越的无功补偿组合,提高了电网无功补偿的综合效率,有利于系统电压的稳定性,为电网无功优化提供了一个新的智能运算模型.     

基于遗传算法的电力系统无功优化

在总结常用的电力系统无功电压优化方法的基础上,建立了以网损、电压质量和无功潮流分布为目标函数的数学模型．然后对基本遗传算法进行了一些改进,并将改进的遗传算法应用到IEEE30节点系统进行验证．测试结果表明,改进的遗传算法有助于解决无功电压优化问题．     

基于改进遗传算法的无功优化

遗传算法的基础上对其局限性进行改进,使该算法在电力系统无功优化的应用中具有一定优越性。通过改进编码和选择算子,自适应的交叉变异概率等策略,并引入基于模拟退火策略的适应度函数和混沌算法,使得改进遗传算法高速、准确的收敛于最优解,改善了传统遗传算法易陷入收敛性差、效率低的弊端。在此基础上建立无功优化数学模型,介绍了该算法具体实现步骤,并将其应用于IEEE30节点,证明所提算法是可行和有效的。     

基于改进免疫遗传算法的电力系统无功优化

电力系统无功优化是保证系统电压质量、降低网损的重要措施.基于遗传算法、免疫算法的优缺点,提出一种应用于电力系统无功优化的新算法-改进的免疫遗传算法.对IEEE-30节点系统的仿真表明:该算法能够有效地提高收敛速度,避免早熟收敛.     

基于改进遗传算法的配电网多目标无功优化设计

以某地区的配电网为研究对象,对该区域配电网的供电方式及负荷性质进行了分析,针对引起该区域电压不合格及无功不足问题的原因,建立了考虑成本效益回报和线损率的多目标无功优化模型。将模拟退火算法(SA)中的Boltzmann策略,加入到传统遗传算法(GA)中,构成改进遗传算法(SA-GA),以提升遗传算法的全局搜索能力。通过实际配电网仿真算例,验证了本模型及算法对解决该区域无功及电压问题的有效性。     

基于并行遗传算法的电力系统无功优化

为了快速有效地求解大型电力系统无功优化的问题,提出了一种基于局域网的分布式并行遗传算法,采用主从式模型来组织局域网内的多台计算机进行并行计算,整个并行系统由一个主处理器和若干个从处理器组成。根据无功优化的特点,为了找到全局最优解,就目标函数及相关参数值的选取和遗传操作进行了改进。算例表明,该方法不仅有效地减少了系统的网络损耗,而且显著地提高了计算速度。     

基于遗传算法的电力系统无功优化研究

电力系统无功优化主要是指在负荷给定的情况下,有载可调变压器分接头位置、无功补偿的最佳容量和发电机机端电压大小的优化。本文以有功网损最小为目标函数建立主网无功优化的数学模型,对于目标函数中的无功电压越界和发电机无功出力越界,采用罚函数予以解决。针对遗传算法应用于求解无功优化等复杂非线性优化问题中容易发生“早熟”和收敛速度慢等问题,本文作了一些改进。通过改进,遗传算法能够跳出局部最优解,增强了全局寻优能力,使寻优速度和精度在一定程度上得到了提高。     

基于混沌遗传算法的配电网无功补偿优化

将遗传算法应用于配电网无功优化,介绍了混沌遗传算法的具体步骤,并将该算法对IEEE30节点系统进行了无功优化计算,将结果与遗传算法得到的结果进行比较,表明混沌遗传算法应用于无功优化是合理可行的。     

地区电网无功优化的研究

本文参考大量权威文献,对地区电网无功优化的几种方法进行了研究和分析,指出人工智能方法有广阔的发展前景.     

混合遗传算法的电力系统无功优化

针对遗传算法（GA）的局限性,提出了一种应用于电力系统无功优化问题的混合遗传算法（GASA）。实施了最优保留策略,改进交叉和变异操作,并结合模拟退火算法（SA）的Metropolis判别准则的复制策略,使寻优过程能够跳出局部最优解,从而形成了混合遗传算法。优化过程中考虑了电力系统无功优化自身特点,提高了计算效率。对IEEE30节点系统的仿真表明：该算法能够有效地提高收敛速度,避免早熟收敛。     

基于改进细菌觅食算法的无功优化

采用改进的细菌觅食(MBFO)算法求解电力系统无功优化问题,引入了步长递减的控制策略,改善了算法前期的全局搜索能力和后期的局部搜索能力;引入了SA-PSO变异算子,从而使个体可以相互交流,并从精英那里得到经验;引入遗传算法的交叉和赌盘选择,保护了精英个体,同时降低了解劣化的概率.以IEEE-30节点为例的算例结果表明,较其他几种优化方法而言,M BFO具有更快的收敛速度和更好的优化效果,故该算法在解决无功优化问题上可行且有效.     

A Genetic Algorithm for Reactive Power Optimization of Power System

oINTRODUCTIoNReactivepoweroptimizationisaneffec-tivemeasuretoreducethelossinpowersystem.However,GeneticAlgorithm(GA)drawsmoreattentionaspowersystemfurtherexpandsinsizeanditisasystemopti-mizationtoolbaseduponnaturalselec-tionandnaturalgenetics,andfeatureshigheffciencyandwideapplicability.lBASICMODELANDGENETICAL-GoRITHMl.lBasicModelforReactivePowerOpti-mizationThefollowingarethevariantstobecontrolledf(l)thecompensationamountontheloadernode,(2)thegeneratorvoltage,(3)theratiooft…     

基于混合智能算法的电力系统无功优化研究

研究了电力系统的无功优化功问题,给出了结合电力市场实行的无功优化目标函数。在分析了遗传算法和蚁群算法各自优缺点的基础上,将遗传算法与蚁群算法融合,利用遗传算法的交叉、变异操作产生蚁群算法新的搜索路径,以此提高混合智能算法的全局搜索能力和收敛速度,并将混合智能算法应用于实例进行仿真。仿真结果表明,该混合智能算法具有快速的收敛速度和优良的全局优化能力。     

基于粒子群遗传混合算法的配电网无功规划

提出了一种基于粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)相混合的配电网无功规划算法。该算法利用遗传算法收敛效果好和粒子群算法收敛速度快的特点,计算结果表明:该算法是收敛的、有效的。     

基于GA的电力系统多目标模糊无功优化

针对传统无功优化的目标单一性,建立了以有功网络损耗和节点电压偏差均最小为目标的无功优化模型,采用模糊数学将不同量纲目标进行归一化,并转化为单目标模糊规划模型.鉴于多目标无功优化模型的复杂性,以及连续、离散控制变量并存,采用遗传算法搜索全局最优解.对某21节点系统进行了多目标无功优化分析,验证了该模型的可行性和优越性.     

基于混合智能算法的无功优化研究

根据电力系统中负荷不断变化的情况,提出了目标为全天网损最小的动态无功优化数学模型。以序列二次规划法作为遗传算法的一个局部搜索算子,嵌入到实数编码遗传算法中,构成一种基于序列二次规划法和实数编码的遗传算法的高效的混合智能算法。这样既保留了遗传算法具有收敛快,全局搜索能力强的优点,又克服了容易陷入局部最优点的缺陷。 IEEE9节点系统算例分析表明,混合智能算法能有效降低系统网损。     

三目标遗传粒子算法的电力系统无功优化

电力系统无功优化是提高电网高效运行和节能的关键环节。建立了综合考虑有功网损最小、电压偏差最小及静态电压裕度最大的三目标电力系统无功优化模型。提出了遗传粒子群(GAPSO)混合算法,并将算法运用于IEEE14与IEEE30节点电力系统无功优化中。该算法先通过选择操作,选出优秀的样本,在利用交叉操作增加种群的多样性。然后进行变异操作提高种群的局部搜索能力。通过数据计算和比较GAPSO算法在收敛速度、精度和全局搜索能力上均优于常规GA算法和PSO算法。结果验证了模型和算法的有效性和实用性。