基于改进免疫算法的电力系统无功优化

在克隆选择原理的基础上提出了一种改进的免疫算法用于求解电力系统无功优化问题。该算法在上一代最优抗体的基础上，构造了一个较小的细胞克隆半径和一个较大的高频变异半径，即通过一个较小邻域范围和一个较大邻域范围的并行搜索，使该方法在加强对问题局部搜索的同时兼顾了全局搜索，有效地提高了算法的收敛速度和精度。通过对马尔可夫链的分析，证明了该算法的全局收敛性。对无功优化问题中离散变量的处理，提出了一种简单的“切割”技术，仅在适应值评估时对优化的离散变量进行“切割”。最后，对标准IEEE 30节点系统和一个实际的118节点系统进行仿真，结果表明，该算法具有最优解质量高、收敛特性好的优点，有较强的实用意义。