多目标差分进化算法的电力系统无功优化

 在传统电力系统无功优化( Reactive Power Optimization,RPO) 模型中引入电压水平 指标,建立了以网损最小,电压水平最好为目标的多目标差分进化算法( Differential Evolution Algorithm) 的模型。针对基本差分进化算法易陷入局部最优解、收敛速度慢的缺点,提出一种 具有自适应参数策略的改进差分进化算法并首次用于多目标电力系统无功优化问题。通过在 算法进化过程中调整变异因子F 和交叉因子CR,在初期增加种群的多样性、扩大全局搜索区 域; 从而可以避免算法陷入局部最优解; 同时在后期也加快了收敛速度。将该算法用于电力系 统无功优化并仿真计算了IEEE-14 节点标准测试系统,结果验证模型和算法的有效性。     

基于差分进化粒子群算法的多目标无功优化

针对电力系统有功网损最小、电压水平最好和电压稳定裕度最大的多目标无功优化问题,提出一种基于差分进化的改进多目标粒子群优化算法。该算法通过对Pareto最优解集的差分进化来增加Pareto最优解的多样性,通过拥挤距离来控制精英集中非支配解的分布,以提高对种群空间的均匀采集;采用擂台赛法则构造多目标Pareto最优解集,较大程度的提高了算法的运行效率;自适应惯性权重和加速度因子的动态变化可增强算法的全局搜索能力。将该算法在IEEE14、IEEE30节点标准测试系统上进行了无功优化仿真,结果表明,基于差分进化的改进多目标粒子群优化算法能够在保持Pareto最优解的多样性的同时具有较好的收敛性能,为多目标无功优化提供了一种新的方法。     

基于细菌菌落算法的电力系统无功优化

电力系统无功优化具有非线性,多控制变量,多约束条件,连续变量和离散变量混杂的特点,针对现有算法或容易陷入局部最优解或收敛速度慢的缺点,提出了一种细菌菌落(bacterial colony optimization,BCO)优化算法,将BCO优化算法首次应用于电力系统无功优化问题。BCO算法将问题的解空间视为细菌培养液,在其中放置单个或少量细菌个体,模拟细菌菌落的生长进化过程,该算法本身具有进化机制,并且提出了一种新的结束准则。BCO算法通过繁殖适应度高的个体,死亡适应度低的个体,可以尽快的获得适应度更优的个体,从而可以避免算法陷入局部最优解,同时也加快了收敛速度。用BCO算法对IEEE14节点标准测试系统进行无功优化计算,实验结果表明,细菌菌落(BCO)优化算法较其他算法具有较强的全局寻优能力,且收敛速度快,鲁棒性好,可以作为求解电力系统无功优化问题的一种新途径。     

基于改进粒子群算法的电力系统无功优化

针对传统粒子群算法易陷入局部最优解、收敛速度慢的缺点,提出一种基于信息分享策略的改进型粒子群算法,并首次将其应用于电力系统无功优化问题.改进的粒子群算法通过调整学习因子而获得合理有效的收敛速度;采用信息分享策略以保证种群的多样性;在位置的更新过程中加入扰动项,从而避免算法陷入局部最优解.用改进型粒子群算法对IEEE-14节点标准测试系统进行无功优化计算,实验结果表明:与其他算法相比,该改进粒子群算法具有较强的全局寻优能力,且收敛速度快,鲁棒性好,能有效地解决电力系统无功优化问题.     

应用反向学习和差分进化的群搜索优化算法

针对标准群搜索优化算法在解决一些复杂优化问题时容易陷入局部最优且收敛速度较慢的问题,提出一种应用反向学习和差分进化的群搜索优化算法(Group Search Optimization with Opposition-based Learning and Diffe-rential Evolution,OBDGSO)。该算法利用一般动态反向学习机制产生反向种群,扩大算法的全局勘探范围;对种群中较优解个体实施差分进化的变异操作,实现在较优解附近的局部开采,以改善算法的求解精度和收敛速度。这两种策略在GSO算法中相互协同,以更好地平衡算法的全局搜索能力和局部开采能力。将OBDGSO算法和另外4种群智能算法在12个基准测试函数上进行实验,结果表明OBDGSO算法在求解精度和收敛速度上具有较显著的性能优势。     

基于多变异个体的多目标差分进化改进算法

针对多目标差分进化算法在高维函数下收敛速度慢和易早熟的问题,提出一种基于多变异个体的多目标差分进化改进算法。通过在多目标差分进化算法的个体变异及交叉操作中,引入多个变异个体,使得在高维多目标函数情况下,多目标差分进化算法种群可以更好地保持多样性,减少种群陷入局部最优解的可能性,从而提高该算法在高维多目标优化问题环境下,最优值解的搜索速度及全局最优值解的查找能力。实验结果表明,在高维多目标环境下,与标准多目标差分进化算法相比,该算法可以更快速地找到多个目标函数组的非劣最优值解集。     

电力系统无功优化的柯西粒子群算法

针对传统粒子群算法易陷入局部最优解、收敛速度慢的缺点,提出了柯西粒子群算法,并首次将其应用于电力系统无功优化问题.柯西粒子群算法是基于柯西分布的期望和方差均不存在的原理,对每一代粒子的全局极值进行柯西变异,以此来增加种群的多样性,扩大全局最优粒子的搜索区域,以尽快获得适应度更优的个体,从而可以避免算法陷入局部最优解,同...     

基于极值优化的混合差分进化算法

针对标准差分进化算法在求解复杂优化问题时易陷入局部最优的问题,提出了一种基于极值动力学机制的混合差分进化算法。该算法的核心在于,当种群聚集度较高时, 利用极值优化算法强大的波动性,通过引入基于种群的极值优化算法来提高种群多样性,从而协助差分进化算法跳出局部最优。仿真实验表明,该混合算法具有较好的全局收敛性,能有效避免早熟收敛。     

一种多策略混合的粒子群优化算法

针对传统粒子群优化算法在解决一些复杂优化问题时易陷入局部最优且收敛速度较慢的问题,提出一种多策略混合的粒子群优化算法(Hybrid Particle Swarm Optimization with Multiply Strategies,HPSO)。该算法利用反向学习策略产生反向解群,扩大粒子群搜索的范围,增强算法的全局勘探能力;同时,为避免种群陷入局部最优,算法对种群中部分较差的个体实施柯西变异,以产生远离局部极值的个体,而对群体中较好的个体施以差分进化变异,以增强算法的局部开采能力。对这3种策略进行了有机结合以更好地平衡粒子群算法全局勘探和局部开采的能力。将HPSO算法与其他3种知名的粒子群算法在10个标准测试函数上进行了性能比较实验,结果表明HPSO算法在求解精度和收敛速度上具有较显著的优势。     

采用差分进化策略的入侵杂草改进算法及函数优化应用

针对入侵杂草优化算法易出现早熟且收敛速度较慢的问题,提出一种具有差分进化策略的入侵杂草算法。利用差分进化策略较强的开发能力,对种子进行交叉变异选择操作以帮助算法跳出局部最优;同时,为了提高算法的收敛速度和种群多样性,提出对杂草进行初始化并采用基于混沌反向学习的初始化方法。对8个标准测试函数进行的仿真实验表明:与标准杂草优化、差分进化及混合杂草优化算法相比,提出的改进算法具有较快的收敛速度、较高的收敛精度及较强的搜索全局最优解的能力。