基于改進(jìn)遺傳算法的最優(yōu)潮流問題的研究.pdf

1、論文提出采用遺傳算法解決電力系統(tǒng)最優(yōu)潮流問題。針對遺傳算法容易出現(xiàn)早熟的缺點(diǎn)提出了一種改進(jìn)的遺傳算法。該改進(jìn)的遺傳算法引入種群分化機(jī)制,采用了動(dòng)態(tài)自適應(yīng)的交叉變異算子,有機(jī)結(jié)合了改進(jìn)的啟發(fā)式交叉方法和隨迭代次數(shù)退化的混沌變異法,并設(shè)計(jì)了一種令算法跳出局部最優(yōu)的機(jī)制。測試結(jié)果表明,該改進(jìn)算法在一定程度上避免了標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法的“早熟”現(xiàn)象,提高了收斂性能,其求解精度和尋優(yōu)速度都要比標(biāo)準(zhǔn)的遺傳算法和自適應(yīng)遺傳算法有所提高。
　　 以電力

2、系統(tǒng)有功損耗最小為目標(biāo),將有功功率、無功功率和電壓等不等式約束作為懲罰項(xiàng)加入目標(biāo)函數(shù),構(gòu)造出相應(yīng)的適應(yīng)度函數(shù)。為滿足作為等式約束的基本潮流方程,對種群中的個(gè)體進(jìn)行潮流計(jì)算來逐步修正個(gè)體的適應(yīng)度。分別采用標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法、自適應(yīng)遺傳算法和改進(jìn)遺傳算法對IEEE14和IEEE118節(jié)點(diǎn)標(biāo)準(zhǔn)測試系統(tǒng)進(jìn)行仿真計(jì)算。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該改進(jìn)遺傳算法在尋優(yōu)過程中能夠避免陷入局部最優(yōu),其求解精度也大大提高,計(jì)算時(shí)間也比其它兩種方法大大縮減。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該算法的