改进的遗传算法及其在电网无功优化中的应用

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1、摘要电网无功优化可以有效地降低网络有功损耗，提高系统的电压合格率，从而降低网络运行费用，提高供电质量。因此，电网无功优化问题的研究，既有理论意义，又具有实际应用价值。本文在充分了解了无功优化的研究现状后，分析了各种优化算法的优缺点和适用范围。本文无功优化采用遗传算法作为优化算法，并对基本遗传算法进行了改进。改进主要包括：针对无功优化中变量的特点采用混合编码方式，运用这种方式可以克服二进制编码在处理离散变量时出现的误差，同时解决了解的精度不再依赖编码串的长度，保留了实数编码求解精度高、便于较大空间的搜索的优点；选择操作采用适应度值和小群体竞争相结合的方式，同时在选择中

2、加入精英策略，使初始种群既保持最优又能保持其多样性；交叉和变异操作中对交叉和变异的概率和方式进行改进，使种群更快更好的得到全局最优解；在最后引入终止判据和局部判优操作，对最后的结果进行进一步的判断，保证最后结果的准确性。之后对改进的遗传算法运用测试函数进行测试，验证改进的有效性。无功优化问题是一个多变量、多约束的混合整数非线性规划问题，其操作变量既有连续变量又有离散变量，使得优化过程十分复杂。本文中把系统网损最小作为无功优化的目标函数。潮流计算是电力系统无功优化的基础和工具，其计算速度和收敛性将直接影响优化的效果。本文对潮流计算方法进行了较深入的理论分析，并根据实际

3、的优化问题，采用具有简单、快速、内存节省且收敛可靠优点的P-Q分解法进行潮流计算。根据改进的遗传算法确定无功优化的计算步骤和流程图，对电网进行无功优化。为证明本文改进遗传算法对无功优化的效果，用该算法对IEEE-30节点系统进行了仿真计算，结果显示改进遗传算法与简单遗传算法相比具有寻优时间短、收敛速度快和全局寻优能力强等特点。关键字：无功优化；P-Q分解法；改进的遗传算法；Matlab仿真IAbstractThereactivepoweroptimizationofapowersystemcanefficientlyminimizetherealpowerlosse

4、sandimprovevoltagelevelofit,sothattheyearlyrunningchargewillbereducedandqualityofpowerenergycanbeincreased.Studytheproblemofreactivepoweroptimizationhasthegreatsignificanceintheoryandpracticalapplication.Inthispaper,thefullunderstandingofthereactivepoweroptimizationofthecurrentsituatio

5、n,analyzestheadvantageanddisadvantageandapplicablescopeandpresentstheresearchingdirectionofreactivepowervoltageoptimization.Thisdisseriationadoptsgeneticalgorithmasoptimizationalgorithmandmakessomedevelopmentstogeneticalgorithm.Thedevelopmentscanbedivided:Thepopularhybridencodingmodeme

6、thodisusedinthereactivepoweroptimization.Itcanconquererrorofbinarycodemethodfordiscretevariableandresolvessolutionaccuracydependentonthelengthofcodedstring.Thismethodhashighaccuracyandtheadvantageofglobalsearch.Selectionoperationusesthemethodofcombiningfitnessvaluewithsmallgroupcompeti

7、tion.Meanwhile,thechoosingoperationisbasedontheelitiststrategy.Itmakestheinitialpoputationnotonlykeepsoptimumbutalsokeepsdiversity.Inordertogetglobaloptimumsolutionmorerapidlyandbetter,thispaperimprovesthechoosing,crossingandvariationoperation.Finally,inordertoensuretheaccuracyoftheu