改进遗传算法的电力系统无功优化及应用

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对基于遗传算法的无功优化作了深入的研究,对遗传算法中的一些具体操作方式提出了选择式杂交、移民法和分布式遗传的改进措施,其中选择式杂交操作只让适应值较小的个体接受适应值较大个体的优良特性,保证优良个体的特征能遗传到下一代,从而避免导致种群平均性态变坏:移民法在遗传算法的搜索替换过程中,吸收更优的新个体,使得种群子代的个体特性必然强于父代:分布式遗传操作是将总的种群分成多个子群,针对各子群不同的遗传基因模式选择不同的进化方向,同时在各子群之间又以一定的比率定期地进行优良个体的迁移,使各子群共享优良的基因模式,从而保证了收敛速度和全局最优搜索能力。通过本文的改进遗传算法,对西宁电网进行了大量无功优化的计算和分析,所得结论合理、有效,利用其结果对西宁电网进行优化调度将对降低运行网损和提高运行电压水平起到十分重要的作用。
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