【摘 要】
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基于遗传算法与内点法,文中提出了一种新颖的混合策略来求解无功优化问题:不考虑无功优化中的离散约束,采用内点法求解得到初始解;根据优化变量的不同性质,将原无功优化问题
【机 构】
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重庆大学高电压与电工新技术教育部重点实验室,美国威斯康星-密尔沃基大学
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基于遗传算法与内点法,文中提出了一种新颖的混合策略来求解无功优化问题:不考虑无功优化中的离散约束,采用内点法求解得到初始解;根据优化变量的不同性质,将原无功优化问题分解为离散优化和连续优化2个子问题,并采用遗传算法和内点法交替求解。在遗传迭代的不同阶段,针对种群个体的不同特点,分别对遗传算法和内点法的具体实施方案进行了动态调整,使两者的优化结果互为基础、相互利用,保证了混合策略的整体寻优效率。IEEE30和IEEE118节点系统的仿真计算结果表明:与其他混合算法相比,该混合策略在计算速度和优化效果方面都具有明显的优势。
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