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以配电网电能损耗、无功补偿设备投资以及节点电压质量等经济技术综合效益最大为目标函数,在最大负荷运行方式下建立了配电网无功规划优化的数学模型。针对配电网分支和待补偿节点多的特点,提出一种无功电流损耗最小的算法,用以优化补偿电容器的个数和位置,并在此基础上,结合改进的遗传算法进一步提高无功规划优化的精度和效率。该方法既可以减小初始种群的无效解,克服了"维数灾",又可以避免遗传算法的早熟和欺骗问题。仿真算例验证了该方法的有效性和实用性。 相似文献
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基于改进遗传算法的配电网无功优化 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了考虑配电网网损效益、节点电压水平和无功补偿费用的综合目标函数,对于目标函数中的电压越界点,采用惩罚函数予以解决。无功优化主要采用调整变压器分接头和并联电容器两种方法,用改进遗传算法实现了配电网无功优化计算,该算法有较好的计算效率和全局寻优能力,通过实例验证了本文方法的实用性和有效性。 相似文献
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电力系统的无功优化以及无功补偿对于电网的安全、经济运行有着重要意义,实现配电网无功优化的主要控制手段是调整有载调压变压器的挡位和投入并联电容器的组数。文中采用改进遗传算法实现了配电网无功优化计算,该算法有较好的计算效率和全局寻优能力,并且通过实例验证了该方法的实用性和有效性。 相似文献
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本文在分析了电网安全经济运行现状的基础上,阐明了配电网无功优化的必要性,提出了以节省损耗电费最大为目标的无功优化数学模型,并基于传统遗传算法,提出了一种改进的遗传算法对无功优化模型进行求解:采用十进制编码、最优个体保存策略以及变异操作采用十进制码加减变异范围内随机数操作。最后将本算法用于某14节点电网系统中,结果表明,本文算法在优化效果基本相同的情况下,还具有迭代次数少,计算速度快等优点,具有重要的现实应用价值。 相似文献
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首先介绍了无功优化的定义及在配电网中的作用,然后介绍了经过改进的遗传算法在配电网无功补偿优化方面的应用,并且与传统遗传算法相比,改进的遗传算法解决了传统遗传算法过早收敛的问题,同时存在局部最优、计算复杂的缺点。 相似文献
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基于定向变异遗传算法的地区电网无功功率优化 总被引:15,自引:6,他引:15
比较了遗传算法中二进制编码和十进制编码,指出后者更适合于无功优化问题,并结合无功优化问题的特点对遗传算法进行了改进:①采用十进制整实数混合编码方式;②研究适合十进制遗传算法的变异方法,并借鉴梯度概念,提出了基于进化方向的定向变异遗传算法;③采用映射法计算适应度函数,该方法简单易行,不会出现负值,能给群体施加定常的选择压力;④对每一代的最优个体进行单独变异,使搜索效率提高.该方法在甘肃金昌地区电网的无功优化计算中,效果较好. 相似文献
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基于遗传算法的无功优化模型研究 总被引:16,自引:4,他引:16
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。 相似文献
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基于改进遗传算法的多目标无功优化 总被引:25,自引:17,他引:25
阐述了用于无功优化的改进遗传算法,在已有改进简单遗传算法的基础上,提出在含有多个目标的目标函数中采用线性变化和指数变化规律的越界罚系数,并对适应度函数进行模拟退火修正以保持种群的多样性和加快收敛;采用遗传因子自适应变化和改进的变异操作,可使遗传算法的全局优化和局部寻优能力大为提高.IEEE14节点系统的仿真计算结果表明,该方法在计算速度和收敛能力上优于简单遗传算法,且罚系数采用指数规律变化比采用定值或线性变化规律时收敛能力有明显改善. 相似文献
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基于遗传禁忌混合算法的电力系统无功优化 总被引:38,自引:7,他引:31
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. 相似文献
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基于改进遗传算法的配电网络重构 总被引:6,自引:4,他引:6
以配电网可靠性最高为目标函数和配电网的运行满足电力连续供应为约束条件,提出了基于排序选择、对违反约束个体进行直接比较的改进自适应遗传算法.这是一种对配电网的可靠性按照深度优先搜索最小路径进行计算的方法.通过IEEE典型算例RBTS Bus 4系统的验证,表明该算法是有效的.与禁忌搜索算法(TS)比较,该算法可获得最优方案,而禁忌搜索算法只能获得次优方案. 相似文献
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基于协同进化法的电力系统无功优化 总被引:28,自引:6,他引:28
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。 相似文献
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基于改进多种群遗传算法的配电网规划 总被引:9,自引:6,他引:9
提出了改进的多种群遗传算法并将其应用于配电网规划.根据优化目标数学模型确定统一目标函数和多个子目标函数,并将其作为父、子种群的适应度评价函数,用迁徙算子决定父子种群的联系程度.采用"0"和"1"逐线逐点方式对馈线和变电站进行编码,并构成网架的染色体.用变电站的容载比作为约束条件决定变电站的负荷规模.在此基础上提出了包括孤链、闭环、孤岛的修复方案,将遗传操作所产生的非辐射性网络修复成辐射性网络.该方法可以处理同时涉及变电站和馈线优化的多目标配电网规划问题.算例结果表明了该方法的有效性. 相似文献