基于遗传算法的输电网优化规划方法在福建电网中的应用

介绍了基于遗传算法的输电网优化规划的模型、算法和软件。利用已开发的遗传算法输电网优化规划软件,分别对2020年福建500 kV电网及福州220 kV电网进行优化规划,给出规划结果并对结果进行分析。该软件得出的优化结果对于实际的电网规划有着重要的参考价值。最后,从工程应用角度,提出了对输电网优化规划算法、模型和软件的改进建议。     

计及线路路径优化的空间电网规划

针对传统电网规划方法难于有效计及复杂路径及环境成本的问题,基于栅格化三维地图,以设备投资成本和运行费用综合最小为目标函数,考虑传统电网规划约束和线路路径优化约束,建立了考虑路径优化和变电站选址的空间电网规划模型。该模型是一个复杂的混合整数非线性规划模型,将其分解为考虑变电站选址的电网规划上层问题和线路路径优化下层问题,并提出适合求解该模型的遗传算法和动态规划法相结合的混合优化算法,该混合优化算法在采用遗传算法解决网架结构优化和变电站选址优化的同时,将动态规划法嵌入到遗传算法中,求解线路路径优化问题,为了提高计算效率,在遗传算法中引入了记忆体结构,IEEE Graver-6节点算例,IEEE 118节点算例和一个实际电网算例的结果验证了模型和算法的有效性。     

育种算法在输电网络优化规划中的应用

作为一个复杂的非线性的混合整数规划问题,目前电网优化规划使用较常见的是现代优化方法,其中又以遗传算法应用较多,但目前各种现代优化方法仍存在计算速度和收敛性的问题,介绍了一种从遗传算法改进而来的算法——育种算法,它将遗传算法中的选择、交叉、变异三个过程简化为一个过程,对18节点算例分析表明育种算法在电网规划应用中提高了计算速度和收敛度。     

城市电网骨干网架优化的数学模型与算法

针对城市电网规划的骨干网架优化问题,重点研究了基于整数遗传算法的城市网架的规划模型的建立,采用改进的整数遗传算法,基于供用电节点矩阵的线路路径的自动识别方法和配电网络中功率、电压等约束的自动计算方法,实现了城市电网骨干网架的优化。算例优化表明,该文方法实用性,适用性均较强,可以快速有效地得到网架结构规划全局最优解。     

基于多种群遗传算法的荆门输电网规划

文章建立了经济性的输电网规划模型,以线路新架方案为优化变量,选择多种群遗传算法进行优化求解,阐述了具体实现方法。并对荆门输电网规划问题进行优化分析,得出了规划水平年输电网规划方案。     

基于非线性规划遗传算法的变电站选址定容优化研究

为了优化电网布局,节省电力投资,对变电站选址定容方法进行优化。通过综合非线性规划方法与传统遗传算法的优点,提出一种非线性规划遗传算法。首先建立考虑全寿命周期(LCC)的变电站规划模型,然后采用非线性规划遗传优化算法对模型进行求解。实际算例表明,非线性规划遗传优化算法比传统遗传算法寻优能力更强,能快速得出全局最优解,实用性强。     

基于风险评判的电网规划方法

针对市场环境下电网规划风险的特点,提出了一种基于遗憾值(regret)的电网规划方法。文中采用多目标、变权重的遗传算法求取电网规划方案,利用遗憾值对电网规划方案进行评判,从而在完成优化过程中的归一问题以及提高优化速度的同时,使得市场环境下电网规划的风险得以量化,因而能对未来电网投资预测进行有效的指导。算例表明,在负荷预测基础上,基于遗憾值的风险评判方法对解决市场环境下的电网规划问题有一定的指导意义。     

基于非支配遗传算法及协同进化算法的多目标多区域电网规划

基于快速分类的非支配遗传算法(NSGA-II)是一种新型的多目标遗传算法,文中首次将其应用于电网优化规划。多个算例分析表明NSGA-II算法在电网规划中具有良好的优化效果,为各目标之间的权衡分析提供了有效的工具;协同进化算法采用分解-协调的思想处理复杂系统的演化,可以克服当优化问题规模扩大时,常规进化算法易于出现过早收敛的现象。据此提出将协同进化算法和NSAG-II算法相结合,以用于处理大规模多区域的电力系统规划问题,在各子网采用NSAG-II算法优化的过程中进行多区域协调。与常规遗传算法相比,算例分析取得了更好的规划结果。     

基于模糊控制遗传算法的输电系统最优化规划

用遗传算法求解优化问题时,要花费大量时间对基因进行测试,,速度较慢。另外,遗传算法的性能还强烈地依赖于一睦相关参数（例如交叉和变异的概率）的选取。文中以电网规划为背景,对简单遗传算法（ＳＧＡ）进行了多方面改进,得到模糊控制遗传算法（ＦＬＣＧＡ）。该算法速度快,收敛到全局最优解的概率大。与基于传统遗传算法的电网规划比较,ＦＬＣＧＡ算有明显的优越性。     

城市电网无功优化规划研究

研究了城市电网无功优化规划的数学模型与算法。以年总支出费用最小为目标,并满足各种运行约束条件;对该非线性规划问题采用改进遗传算法求解。在广东某城市电网中的应用计算表明,所采用的算法能获得理想的优化效果,对工程实际具有较大的应用价格。     

改进遗传算法在福建电网规划中的应用

用一种改进的遗传算法对福建电网进行规划。分析了遗传算法用于电网规划遇到的多目标、非线性和容易陷入局部最优的问题,提出了解决方法。提供了福建电网规划例证,说明该方法可行、有效。     

改进的遗传算法在中期发电扩展规划中的应用

为了满足日益严峻的电网调峰问题,首先在中期发电扩展规划模型中引入峰谷差约束,然后讨论了应用于发电规划的简单遗传算法的不足,并提出了一种改进的遗传算法,该算法能根据父代群体质量动态调整控制参数从而有效地改善了算法收敛速度和最优解。最后给出了某地区发电中期扩展规划的实际算例以表明该算法的有效性。     

改进的混合模拟退火遗传算法应用于电网规划

遗传算法很适用于解决具有多目标性,非线性和整数性的电网规划问题,然而遗传算法的一些特点使得其在应用中出现了局部收敛等一些缺点,提出将模拟退火与遗传算法与有机结合,克服了传统遗传算法难以解决的不稳定和局部收敛的问题,并在计算程度和精度上取得了令人满意的效果。     

基于系统生存性的骨干网架搜索方法

构建骨干网架,是差异化规划电网以提高其抵抗自然灾害能力的关键手段。基于系统生存性理论并考虑风机出力不确定性的影响,提出一种可以平衡以线路与节点数量之和为代表的经济性和系统综合生存能力的骨干网架构建方法。文章采用改进的生物地理学优化算法搜索骨干网架,通过改进算法迁移模型,引入随机扰动算子和基于最小生成树理论的连通性修复策略以提高算法收敛速度和精度,并与传统的生物地理学算法、遗传算法、二进制粒子群算法对比分析。算例结果表明,该方法能够快速搜索出综合经济性和生存性最优且满足连通性约束及系统安全运行条件的骨干网架,且最优骨干网架会限制风电出力比例以提高系统生存性。     

基于MST和IGA的全局多目标电网优化

在多电压等级电网优化规划中竭力寻求电网中某一负荷点或大用户预得到的最优供电方案,同时电网的安全性、经济性和可靠性基本要求均得到满足。这种电网优化思想不仅让用户得到优质服务,同时也从技术层面上解决了现代电力市场输配电的技术方案难题。基于三大基本要求,分别建立了电网投资及线损最少模型、电网节点短路电流平均最小模型、电网安全供电准则N-1模型。利用最小生成树思想构造电力网的MST（最小生成树）,利用IGA（改进遗传算法）在全局目标函数中选取优化方案,最后得到了很好的实际应用效果。     

基于改进遗传退火算法的输配电网协调规划方法

针对目前对输配电网协调性考虑不足的问题,考虑机组间负荷优化分配因素,引入耗量成本,构建了包含输配电网协调性指标的电网评价指标体系。结合电网经济性指标和可靠性指标,通过优化算法选出综合性能最优的输配电网规划方案。在解决遗传算法"早熟"、易陷于局部最优等问题的基础上,提出了一种优化算法并将其应用于考虑输配网协调性的电网规划问题中。仿真计算结果表明,所提出的方法是可行、高效的。     

改进遗传算法的无功优化规划在伊盟电网中的实现

电力系统无功优化规划是一个较复杂、多目标、非线性的混合规划。用常规的线性和非线性等方法进行优化计算,存在离散变量的近似处理问题,不符合无功规划的实际。而遗传算法由于自身特点,特别适合于解决多目标混合优化方面的问题,具有稳定的收敛特性,是一种先进的全局优化方法。基不足之外在于计算时间长,在种群和遗传代数不是足够大的情况下,易于收敛于局部极值点。为些提出了改进遗传算法,在计算速度和计算精度方面较传统遗传算法均有明显提高。     

基于改进免疫遗传算法的含分布式电源配电网规划

随着大量的分布式电源的接入,配电网规划变得越来越复杂。在优化分布式电源接入总量和考虑传统电源多种约束的基础上,建立以最佳配电网年费用为目标函数的配网规划数学模型。针对改进免疫遗传算法具有生物免疫系统中抗体多样性的保持机制和基于抗体浓度的调节更新机制,同时又具有一般进化算法的随机搜索能力,采用改进免疫遗传算法对配电网规划问题进行求解,并借鉴支路交换的思想设计杂交算子和变异算子,以避免辐射性检查过程,使得算法的寻优能力增强。通过算例分析,与简单遗传算法和常规免疫遗传算法相比,提出的改进免疫遗传算法更适合于求解含分布式电源的配电网规划问题,结果表明了该算法的可行性;同时表明,含分布式电源规划方案较无分布式电源规划方案具有很大的经济和社会效益。     

遗传禁忌混合算法及其在电网规划中的应用

电网规划是一个较难解决的NP难问题。文中首先就遗传算法、禁忌搜索算法(TS)及其两者的混合算法在旅行商问题(TSP)中的应用来比较它们之间的优缺点,认为采用了TS变异算子的改进遗传算法将大大提高其优化能力;然后通过该混合算法在典型电网扩展规划算例中的应用来看,认为该混合算法适用于求解复杂的电网规划问题;最后通过对该混合算法在求解实际的城市中压配电网络规划问题时与其他两种单一算法的结果比较来看,其搜索效率相比单一算法得到了很大程度的提高,体现了很好的应用前景。     

基于改进遗传算法的10kV配电网无功优化

为了确定无功补偿的地点和容量以实现有限补偿资源下的系统网损最小化,分析计算了10kV配电网各节点对系统网损的灵敏度。首先建立了10kV的中低压配电网无功优化模型,该模型以补偿后所取得的综合经济效益最大作为目标函数,目标函数中充分考虑了有关技术和经济因素;然后采用结合网损灵敏度分析的改进遗传算法对数学模型进行了求解。实际算例分析表明,应用该模型和算法可以有效地对配电系统进行无功优化,优化后系统的网损明显降低,节点电压明显提高。