遗传和禁忌搜索混合算法在机组负荷分配中的应用

提出一种遗传和禁忌搜索相结合的混合算法,利用该算法解决电力系统经济负荷分配问题。遗传算法的全局搜索能力强,但容易出现"早熟"现象,而禁忌搜索的爬山能力强,能有效避免"早熟"现象。首先利用遗传算法进行全局搜索,当算法陷入"早熟"时停止搜索,以遗传算法的结果作为初始解进行禁忌搜索,提高了初始解的质量,使禁忌搜索达到很好的效果。将该方法分别应用于某5台机组组成的发电系统和3台机组组成的发电系统进行负荷优化计算,结果与遗传算法进行比较,分析表明该算法收敛速度更快,优化成功率更高,优化结果更靠近全局最优。     

引入改进tent映射的遗传禁忌混合算法及其在地区无功优化中的应用

基于对混沌算法、遗传算法和禁忌搜索法的比较分析,结合实际无功优化问题提出了一种引入改进tent映射的遗传禁忌混合算法,它以遗传种群为进化主体,同时伴随tent映射产生辅助个体,在状态更新中通过一定的选择比较机制引入辅助个体,在进化过程中综合禁忌搜索操作,一定程度上避免了迂回搜索.将其应用于某地区电网无功优化中,通过与基本遗传算法、改进遗传算法和遗传禁忌算法的比较表明该混合算法性能更为优良.     

改进云遗传算法在负荷优化分配中的应用

改进了一种基于云模型的遗传算法用以解决火电机组负荷优化分配问题.该算法将遗传算法的重组算子及变异算子进行云化,继承了云模型的随机性和稳定倾向性的特点.将该方法应用于某厂4台机组进行负荷优化分配,并与标准遗传算法进行比较,结果显示该方法的可行解优于标准遗传算法,证明了该方法在求解机组负荷优化分配问题的有效性及优越性.     

基于繁殖粒子群算法的火电厂负荷优化分配

针对目前火电厂负荷优化分配的问题,提出了负荷优化分配总时间的概念,并给出了具体计算公式。在标准粒子群优化算法中引入遗传算法中的杂交思想,提出了基于繁殖粒子群优化算法的负荷优化分配方法,并引入自适应惯性权重对算法进行了改进,避免了标准粒子群算法易陷入局部最优及遗传算法优化计算时间长的缺点。对算法应用在负荷优化分配中的具体问题进行了分析处理,缩短了优化计算时间,提高了算法精度。实例分析进一步验证了所提方法的有效性以及现场实用性,能够同时满足火电厂对降低成本及电网调度对负荷优化分配总时间的硬性要求。     

基于变异粒子群优化-禁忌搜索混合算法的配电网状态估计

为解决含非线性设备配电网状态估计的优化问题,以节点负荷值和分布式电源输出值为状态变量,建立了含分布式电源配电网的状态估计模型,提出了一种求解状态估计模型的变异粒子群优化-禁忌搜索混合算法。该算法通过对个体极值进行变异操作增加粒子多样性,在迭代后期使用禁忌搜索算法,提升粒子群优化算法的后期搜索能力和克服早熟收敛。选用IEEE33节点配电系统作为仿真实例,仿真结果表明变异粒子群优化-禁忌搜索混合算法能有效地估计出节点负荷值和分布式电源输出,其状态估计的个体最大相对误差和个体最大绝对误差均远小于蚁群算法、粒子群优化算法和遗传算法的估计结果。     

混合搜索算法在配电网无功最优补偿中的应用

针对目前遗传算法用于无功优化时存在收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题,提出了一种将改进遗传算法与模拟退火算法及禁忌搜索算法相结合的混合求解算法.首先根据个体适应度值进行自适应交叉和变异操作,并采用启发式二次邻域变异的方法,使个体的进化更符合无功优化问题的实际,然后运用模拟退火进行个体更新,以便增加群的多样性,避免陷入局部最优;最后将所得最优解作为禁忌搜索的初始解,进行局部寻优求解过程.以一实际配电网系统为例进行优化计算,结果表明混合搜索算法具有较优的性能和求解精度.     

现代启发式算法在电网规划中应用的比较

分析了以遗传算法、模拟退火算法和禁忌搜索算法为代表的现代启发式算法应用于电网规划这类非线性组合优化问题时存在的缺陷。在传统遗传算法的基础上,结合模拟退火算法概率性的突跳搜索机制和禁忌搜索算法能避免迂回的邻域搜索机制提出了一种混合算法,并以地理信息系统为平台来求解电网规划问题。实际应用结果表明,采用文中的混合算法可提高计算速度、收敛性能和计算效率。     

一种电力系统无功优化的新型混合优化算法

提出了一种适合于求解电力系统无功优化问题的新型混合优化算法,该算法结合基于邻域搜索的群搜索优化算法和改进灾变遗传算法.综合考虑两种算法的特点,将无功优化问题分步进行交替求解,第一步采用改进灾变遗传算法迭代两次更新解群体,第二步在此基础上采用基于邻域搜索的群搜索优化算法使群体中各解向当前最优解靠拢,交替进行,最终达到全局最优解.在IEEE118节点系统试验计算结果表明,与其他算法相比,该混合算法具有较好的全局收敛性且不容易陷入局部最优,在优化效果以及算法稳定度上都具有明显的优势.在某实际290节点电网计算结果表明,该混合算法能够适应实际电力系统无功优化问题的求解.     

考虑直吹式钢球磨电耗的厂级负荷优化分配

已有的厂级负荷优化分配研究,只单一从煤耗角度,或者从煤耗与某些实际要求结合的角度,如综合考虑快速性或污染排放数量最优。但对于装备直吹式钢球磨煤机的火电厂,分配指令可能引起投运成本,也即厂用电量高并未进行研究。因此,针对此类高电耗量的磨煤机,提出一种综合考虑磨投运成本与总煤耗量的厂级负荷优化分配策略,并基于在混合策略与编码策略两方面进行改进的遗传-禁忌混合算法实现,以确保煤耗量与磨煤机厂用电量二者达到综合最小。最后通过对某厂4 300 MW机组仿真说明提出的厂级优化分配策略,以及成本计算与优化算法的有效性。     

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。