改进小生境遗传算法在电力系统无功优化中的应用

利用改进小生境遗传算法进行了电力系统无功优化计算。算法主要做了以下改进:设置个体之间的距离判别标准L为动态函数,保持了群体的多样性;采用最优保存策略保证算法的收敛性;采用局部最优徘徊策略作为辅助终止原则,避免陷入局部最优情况。对IEEE30节点算例系统进行了无功优化,并对优化前后各项技术性能指标进行了分析,说明了改进小生境遗传算法在保持解的多样性、提高搜索效率和优化效果等方面都具有良好的性能。对某县级配电网进行了仿真计算,仿真结果证明了所提算法的有效性。

基于改进小生境遗传算法的配电网规划

提出了改进小生境遗传算法并将其应用于配电网规划,建立了综合考虑网损、变电站馈线建设费用和网络年维护折旧费的配电网规划数学模型,算法主要做了以下改进:设置个体之间的距离判别标准为动态函数,保持了群体的多样性;采用最优保存策略保证算法的收敛性;采用局部最优徘徊策略作为辅助终止原则,避免陷入局部最优的情况。在此基础上,基于图论知识和搜索技术给出了包括孤链、孤岛、闭环的修复方案,将遗传操作产生的非辐射性网络修复成辐射性网络。算例结果表明了该算法的实用性和有效性。