【摘 要】
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基于一阶或二阶梯度的优化算法在计算电力系统最优潮流时经常陷入局部最优点 ,模拟进化算法具有较好的全局搜索能力 ,但是有时也由于过早成熟的现象而陷入局部最优点。文中提
【机 构】
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浙江大学电气工程学院; 浙江大学电气工程学院 浙江省杭州市310027; 浙江省杭州市310027;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目 (6 990 4 0 0 9);教育部青年骨干教师基金资助项目
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基于一阶或二阶梯度的优化算法在计算电力系统最优潮流时经常陷入局部最优点 ,模拟进化算法具有较好的全局搜索能力 ,但是有时也由于过早成熟的现象而陷入局部最优点。文中提出了一种计算电力系统最优潮流的新算法———人工免疫算法。该算法是根据人或其他高等动物免疫系统的机理而设计的 ,将目标函数和一部分不等式约束条件作为抗原 ,将搜索空间的解作为抗体 ,依据抗原与抗体的结合力以及抗体之间的结合力对解进行评价和选择 ,通过抗体之间的相互激励作用提高了最优点附近的搜索效率 ,通过记忆细胞对抗体的抑制作用有效地摆脱局部最优点。应用此算法进行电力系统最优潮流计算 ,对IEEE 30节点系统的计算结果说明了该算法的有效性
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