矢量距浓度免疫遗传算法在电压治理中的应用

免疫算法在电压治理中易陷入局部最优,信息熵和欧氏距离浓度计算复杂,收敛缓慢,采用适应度函数定义抗体距离,提出矢量距浓度免疫遗传算法应用于电压优化与治理。基于矢量距计算抗体浓度并推导抗体的选择概率和期望繁殖率,通过期望繁殖率进行克隆操作,提高全局最优解的生成速率。通过对IEEE 30和实际算例的分析及与其他算法对比,表明该算法能够有效收敛到全局最优解,而且在迭代次数、计算时间和优化效果方面具有一定的优势。