基于改进排挤小生境遗传算法配网无功优化研究

针对传统遗传算法在配电网无功优化中的缺陷和配电网的特点,把改进排挤小生境技术和自适应遗传算法有机结合起来应用于无功优化,且采用实数编码和μ+λ竞争机制等策略,建立了以计算得到的投资回收年限作为评价电容器安装方案经济效益优劣标准的数学模型.利用SQL Server2000数据库存储配电线路的原始数据,方便计算时数据的灵活调用.采用面向对象的Visual C#高级语言开发编制了配电网无功优化计算程序并应用于实际配电网中,程序运行稳定、便于维护.实际网络计算结果表明,改进排挤小生境自适应遗传算法更加适用于配电网无功优化.     

基于改进排挤小生境遗传算法配网无功优化研究

针对传统遗传算法在配电网无功优化中的缺陷和配电网的特点,把改进排挤小生境技术和自适应遗传算法有机结合起来应用于无功优化,且采用实数编码和μ λ竞争机制等策略,建立了以计算得到的投资回收年限作为评价电容器安装方案经济效益优劣标准的数学模型。利用SQL Server 2000数据库存储配电线路的原始数据,方便计算时数据的灵活调用。采用面向对象的Visual C#高级语言开发编制了配电网无功优化计算程序并应用于实际配电网中,程序运行稳定、便于维护。实际网络计算结果表明,改进排挤小生境自适应遗传算法更加适用于配电网无功优化。     

基于聚类排挤小生境遗传算法的配电网无功规划研究

针对应用传统排挤小生境遗传算法进行无功规划时,小生境数目设定值的不同会导致寻优结果波动性较大的情况,将聚类分析和排挤小生境遗传算法相结合应用于配电网无功规划.建立了以收益净现值为目标函数的数学模型,该模型更直观地反映了补偿方案的降损节能收益能力;利用聚类排挤小生境遗传算法对配电网进行无功规划,通过调整聚类距离控制收敛到的小生境数目,提高了算法的全局寻优能力和解的稳定性;采用面向对象的Visual 2005C#高级语言开发编制了配电网无功规划计算程序.实例分析表明所提算法收敛速度快,全局寻优能力强,计算结果稳定高,具有更高的实用性.     

含分布式电源的配电网无功优化

为提高系统电压稳定性,在传统无功优化目标函数模型的基础上引入电压稳定L指标,将电压稳定L指标与最优潮流结合,建立了考虑网络损耗和系统电压稳定的配电网无功优化模型.在小生境遗传算法的基础上,对遗传算法小生境进行单纯形搜索,消除算法中存在的早熟收敛和开采能力不足的缺点,增强了算法的寻优能力.采用IEEE33节点算例分析表明,该算法优化效果良好,能有效降低有功网损,提高系统电压稳定性。     

基于聚类排挤小生境遗传算法的配电网无功规划研究

针对应用传统排挤小生境遗传算法进行无功规划时,小生境数目设定值的不同会导致寻优结果波动性较大的情况,将聚类分析和排挤小生境遗传算法相结合应用于配电网无功规划。建立了以收益净现值为目标函数的数学模型,该模型更直观地反映了补偿方案的降损节能收益能力;利用聚类排挤小生境遗传算法对配电网进行无功规划,通过调整聚类距离控制收敛到的小生境数目,提高了算法的全局寻优能力和解的稳定性;采用面向对象的Visual 2005C#高级语言开发编制了配电网无功规划计算程序。实例分析表明所提算法收敛速度快,全局寻优能力强, 计算结果稳定高,具有更高的实用性。     

基于小生境遗传优化算法的配电网无功优化

研究配电网无功优化的问题,提出一种改进的支路追加法,以提高潮流计算过程中的收敛性。建立考虑系统网络损耗的电容器组配电网无功优化数学模型,针对传统遗传算法在处理高纬复杂变量优化问题上的缺陷,结合小生境技术的优势,提出一种改进的小生境遗传优化算法求解无功优化模型。IEEE-33节点测试系统仿真结果表明:本文的模型简单有效,在无功优化的过程中,采用本文的支路追加法和传统牛顿法进行目标函数计算获得的结果相同,可以有效地降低无功优化中网络损耗并保证电压质量。     

基于小生境技术的Pareto多目标配网重构

配电网重构可以提高配电网运行的安全性、经济性和供电质量,对于当前国内配电自动化系统建设和应用具有重要意义.该文提出一种基于小生境技术的多目标配电网最优重构遗传算法,将安全约束作为目标之一,得到Pareto最优解集,实现了真正意义上的多目标优化;提出了基于相似个体交叉和(2+2)选择机制的小生境并行进化技术,改善了遗传算法的全局收敛可靠性和收敛速度.最后用算例说明了该方法的应用.     

基于改进小生境遗传算法的配电网全网无功优化

提出一种配电网全网无功优化方法,该方法将整个配电网划分为高、中、低压3个等级,各级电网再根据自身特点分解为优化单元,遵循从下至上优化的原则,上级主网优化时计及下级子网无功优化的影响,计算结果更准确可靠。各优化单元的无功优化通过改进的小生境遗传算法来实现,该算法将个体距离判别标准设置为动态函数,能够更灵活、更准确地跟踪个体距离,收敛速度快且能在全局范围内找到最优解。针对某配电网的计算实例验证了配电网全网无功优化方法的优越性。     

改进小生境遗传算法在电力系统无功优化中的应用

利用改进小生境遗传算法进行了电力系统无功优化计算。算法主要做了以下改进：设置个体之间的距离判别标准L为动态函数,保持了群体的多样性;采用最优保存策略保证算法的收敛性;采用局部最优徘徊策略作为辅助终止原则,避免陷入局部最优情况。对IEEE 30节点算例系统进行了无功优化,并对优化前后各项技术性能指标进行了分析,说明了改进小生境遗传算法在保持解的多样性、提高搜索效率和优化效果等方面都具有良好的性能。对某县级配电网进行了仿真计算,仿真结果证明了所提算法的有效性。     

基于无功优化的配电网检修计划编制

从配电网检修计划编制的实际情况出发,将无功优化结合到配电网检修计划优化模型中,同时考虑了线路故障等级的检修时间优化和和设备检修时最优负荷转移路径.针对多种约束条件,对经济性最优为目标的检修计划,把通过改进小生境遗传算法和蚁群算法优化的配电网检修计划时间优化方案作为基于无功优化负荷转移路径的输入条件;利用一种高效的启发式搜索技术Tabu搜索算法得到使配电网损耗降低最大对应的最优节点解,并在该点通过并联电容器来降低网损.最后对36节点算例进行仿真,结果表明:该方法可适应配电网检修计划需要,从而达到经济调度的目的;配电网检修计划中引入无功补偿优化,可大幅降低网损,且对节点电压有一定提升作用.     

基于多智能体伪并行遗传算法的小水电无功优化研究

为了解决小水电接入配电网带来的电压波动、网损增加等问题。构建了以配电网网损最小为目标函数,电压偏移量与无功补偿量为罚函数的无功优化数学模型,提出了基于多智能体和伪并行遗传算法的智能混合型求解算法,该算法通过邻集拓扑和网格环境的交换来完成全体Agent的更新,增加了进化的并行性,在优化遗传算子的基础上引入了自学习算子,该措施在有效强化系统多样性的同时降低系统内部传输的数据量,从而增强了遗传算法进行全局搜索的能力。在Matlab中对IEEE 30节点系统进行仿真和验证,并将所得结果与传统遗传算法、多Agent遗传算法进行比较,结果表明该算法能有效降低系统网损,提高电压水平,而且显著地提高了运算速度,具有更强的全局寻优能力。     

基于改进小生境遗传算法的电力系统无功优化

针对电力系统无功优化问题,提出一种改进小生境遗传算法来克服小生境遗传算法中小生境难以确定的不足,改善遗传算法容易陷入局部收敛和早熟的缺点。通过模糊动态聚类分析方法实现小生境群体的划分,然后利用适应度共享技术对小生境内个体适应度进行调整,以提高全局寻优能力。提出和运用隔代小生境共享机制、最优个体邻域搜索及保留策略等以提高算法的计算速度和收敛速度。通过对IEEE 57节点测试系统进行无功优化计算及结果分析,说明所提出算法的全局搜索能力强、效率高,能得到较好的结果。     

基于自适应遗传算法的配电网无功优化

针对传统的遗传算法在求解配电网无功优化问题时容易陷入局部最优,并且收敛速度慢的缺点,将自适应遗传算法引入配电网无功优化中,采用自适应的交叉率和变异率使之符合遗传算法动态性和适应性搜索过程,并在编码方式、适应度函数设计、遗传操作以及终止判据等方面进行改进,对IEEE33测试系统进行仿真分析,算例表明了算法的实用性和有效性。     

基于改进遗传算法的配电网无功优化

针对传统遗传算法在电网无功优化领域应用中存在的不足,结合配电网的特征,建立了综合考虑全年网损、电压品质和补偿设备投资的无功优化数学模型。同时应用自适应遗传算法对传统遗传算法的遗传算子和终止判据等进行了改进,提出了一种配电网无功优化的改进遗传算法,使其计算效率和全局寻优能力均有提高。实例计算表明,其优化效果优于传统遗传算法。     

基于万有引力搜索算法的配电网无功优化研究

基于配电网的特点,建立了以网损最小为目标的配电网无功优化模型。通过万有引力搜索算法,给出配电网无功优化的步骤,确定并联电容器的无功补偿容量。算例分析表明该无功优化模型可靠有效,可以有效减少系统网损,提高节点电压水平。     

基于混沌并行差分进化算法的含风电配电网无功优化

将风电机组接入配电网,其出力的间歇性、随机性使得传统无功优化模型不再适用。为此,采用场景分析法对双馈异步发电机（doubly fed induction generator,DFIG）的出力情况进行探讨,建立了含DFIG的配电网无功优化场景模型。考虑DFIG的灵活无功调节能力,建立以降低系统网损、抑制电压波动为综合目标的模糊无功优化模型。通过蒙特卡罗仿真对配电网系统进行无功补偿选址,采用带反馈的混沌并行差分进化算法（chaotic parallel differential evolution algorithm with feedback,CPDEF）求解含DFIG的配电网无功优化问题。通过IEEE 33节点系统对所提出的无功优化模型进行仿真计算,结果表明系统网损得以明显降低,电压水平明显改善,并证明了所提方法的可行性和有效性。