小生境遗传算法在无功优化中的应用研究

被引:77
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作者
向铁元
周青山
李富鹏
汪毅
机构
[1] 湖北省电力勘测设计院
[2] 湖北省武汉市430034
[3] 武汉大学电气工程学院
[4] 武汉大学电气工程学院 湖北省武汉市430072
关键词
电力系统; 无功优化; 小生境; 共享度; 收敛速度;
D O I
10.13334/j.0258-8013.pcsee.2005.17.010
中图分类号
TM714 [负荷分析];
学科分类号
080802 ;
摘要
在基本遗传算法(SGA)的基础上,引入生物学中小生境的概念,制定了初始种群生成方法,以保证个体的多样性,从而形成可用于电力系统无功优化的小生境遗传算法。应用此算法时,可用共享度改变个体的适应值,同时加速淘汰适应值低的个体,提高每一代个体的平均适应值水平,以减少迭代的次数。运用IEEE6节点系统和168节点实际电网进行计算的结果表明:在优化条件相同时,该算法的迭代次数明显少于基本遗传算法,提高了无功优化的收敛速度。
引用
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