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《东北大学》 2010年
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基于改进小生境遗传算法的配网无功优化研究

谢天夫  
【摘要】:电力系统无功优化一直是人们研究的热点问题,并已提出了许多无功优化方法。虽然传统的数值优化方法取得了较好的效果,但仍存在两个问题:首先,随着现代电力系统规模越来越大,系统变量越来越多,最优解空间难以求取,且这些方法能否实现全局最优和初始解的选取有很大的关系。因此,传统的数值方法可能收敛于局部最优解而非全局最优解;其次,无功优化问题是既含有连续变量又含有离散变量的混合优化问题,变压器的变比调节分接头、补偿电容器组投切的组合都是可调节的。传统数值方法一般要求优化问题模型是可微的或者可局部线性化的,进而用于离散无功优化可能会产生较大误差。因而,人们尝试将人工智能的方法应用于无功优化问题。与传统优化方法相比,遗传算法具有以下特点:1)从多个初始点开始,沿多条线路搜索,能以较大的概率找到所优化问题的全局最优解;2)遗传算法直接以目标函数值作为寻优方向,不要求目标函数连续、可导等约束条件;3)可方便地用于处理传统优化方法难以解决的离散且复杂的非线性问题。但由于常规遗传算法存在收敛速度慢、易早熟等缺陷,本论文在常规遗传算法中引入小生境技术,设计了各小生境内有限资源限制有限个个体分享的策略。由于现有小生境遗传算法都涉及到小生境个数、半径、距离、大小等参数的预设问题,对于较为复杂的优化问题,人为预知这些参数是相当困难的,因而利用小生境遗传算法寻优时,不同的取值以及取值是否得当,将直接影响算法的搜索效率和精度。 本文探讨避开事先了解和设定任何小生境相关参数的小生境方法。考虑小生境遗传进化的特点,利用最小欧氏距离下的成对个体具有性态相似性和大概率的属于同一小生境的特点,采用改进的进化算子并建立(2+2)模拟自然小生境内性态相似个体的竞争机制,各个小生境内多对性态相似个体的竞争能够保证各小生境的同时进化,构造了一种全新的小生境算法。通过对选择机制、编码方式、遗传算子及其他控制参数和相关环节进行必要的改进,形成了改进小生境的自适应遗传算法,并将该算法用于通辽配电网的无功优化计算中,充分凸显了基于改进小生境的遗传算法在优化方面的优势。
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