進化算法研究及其在電力無功優(yōu)化中的應用.pdf

1、在工程實踐和科學研究中存在大量優(yōu)化問題，而這些問題大多是帶有約束條件，且有時優(yōu)化目標不止一個。由于問題自身的復雜性，傳統(tǒng)的優(yōu)化方法已經難以獨立解決。進化算法作為一種基于群體搜索的全局優(yōu)化算法，十分適合于求解約束優(yōu)化問題和多目標優(yōu)化問題。因此，進化優(yōu)化研究受到國內外研究者們越來越多的關注，成為目前進化計算領域研究的熱點。
　　 本文旨在通過對進化算法進行深入研究和探索，面向帶約束的多目標優(yōu)化問題設計高效的進化算法。研究算法的同時注

2、重算法的應用，將進化策略算法應用于電力系統(tǒng)無功優(yōu)化，并通過實驗進行分析。具體而言，本文的工作主要有以下兩個方面：
　　 (1)進化計算在求解帶約束優(yōu)化問題時，首要問題是對約束的處理。在對現(xiàn)有主要的適于多目標優(yōu)化問題的約束處理方法進行比較分析的基礎上，結合不可行個體修正和保留策略的優(yōu)點，采用隨機選擇(修正、保留)和折半查找方法，提出了一種基于隨機折半修正策略的約束處理方法，并選取7個標準測試函數(shù)進行實驗。實驗結果和分析表明，與De

3、b等提出的求解多目標約束優(yōu)化問題的約束支配方法相比，該算法在保持同等最優(yōu)解集(逼近性和分布性)的情況下，優(yōu)化效率提高了30％。
　　 (2)在數(shù)學上，電力系統(tǒng)無功優(yōu)化是典型的非線性規(guī)劃問題，具有非線性、不連續(xù)、不確定因素較多等特點。為了更好地解決此問題，將帶排序策略的進化策略應用于電力系統(tǒng)無功優(yōu)化，并在編碼方法，進化終止判據(jù)方面作了改進，從而有效的提高了無功優(yōu)化求解效率，并選取IEEE-14和IEEE-118節(jié)點系統(tǒng)進行實驗。實