基于多种群遗传算法的无功规划

被引：11

作者：

周双喜

郑智

鲁宗相

戴剑锋

王淼

机构：

[1] 清华大学电机系电力系统国家重点实验室

来源：

电力系统及其自动化学报 | 2007年 / 06期

关键词：

无功规划; 多种群遗传算法; 简单遗传算法; 未成熟收敛;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM715 [电力系统规划]; TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

080802 ; 081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

考虑了无功规划中负荷预测水平的不确定性,提出了多种负荷预测方式下综合效果最优的无功规划模型。在用遗传算法求解规划问题时,未成熟收敛现象是不可忽视的问题。该文分析了未成熟收敛现象产生的根本原因,并基于移民和人工选择的遗传算法思想(GAMAS),引入了多种群遗传算法(MPGA),并根据其特点进行了一定的改进,较好地改善了简单遗传算法(SGA)的未成熟收敛现象,提高了算法的全局搜索能力和局部搜索能力。通过实际算例,证明了本算法在寻优有效率和成功寻优的迭代次数方面与SGA相比都有较大地改善。

引用

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共 11 条

[1] 基于遗传算法的无功优化模型研究 [J].