基于有效生成初始种群的配电网无功规划优化遗传算法
现有遗传算法用于配电网无功规划优化时,初始种群的产生一般是在人为设定补偿点个数及其补偿组数的条件下进行,这使初始种群包含很大比例的无效解,并导致解空间太大而造成寻优速度缓慢和效率不高.基于一般遗传算法,根据节点优化编号和辐射状配电网特点,提出了一种既有序又随机的方法.该方法町动态确定各节点无功补偿的组数卜限及初始补偿组数,可按优化编号由大到小的顺序对补偿点进行无功补偿,且后补偿时的最大补偿组数自动考虑了先前补偿电容器的影响,同时每个补偿点纰数的选择是在0和最大补偿组数之间随机产生的.这种方法克服了现有靠经验人工事先设置合理补偿节点总数及各补偿节点组数上限的困难,并使由此生成的初始种群包含尽可能多的可行解.另外,对可能在一个节点补偿多组标准电容器的问题提出了一种辅助的有效实用方法.IEEE33节点系统和多个实际算例的计算结果表明,上述方法用于求解无功规划优化问题可提高计算精度和速度.
无功规划优化、遗传算法、节点电容器组数上限、辐射状配电网
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TM715(输配电工程、电力网及电力系统)
2009-05-19(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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