复合形遗传算法求解功率优化分配研究
遗传算法在电力系统优化中的实践技巧
遗传算法在电力系统优化中的实践技巧随着电力系统规模的不断扩大和电力需求的增长，电力系统的优化问题变得越来越复杂。
传统的优化方法在解决这些问题时面临着挑战，而遗传算法作为一种基于生物进化原理的优化算法，逐渐成为电力系统优化的重要工具。
本文将介绍遗传算法在电力系统优化中的实践技巧。
1. 遗传算法的基本原理遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法。
它通过模拟自然选择、交叉和变异等操作，逐步优化问题的解。
在电力系统优化中，遗传算法可以用来解决诸如电力调度、电网规划和电力市场交易等问题。
2. 问题建模与编码在使用遗传算法解决电力系统优化问题之前，首先需要将问题进行建模，并将问题的解编码成染色体。
例如，对于电力调度问题，可以将发电机出力和负荷需求作为染色体的基因，通过遗传算法来寻找最优的发电机出力方案。
3. 适应度函数的设计适应度函数是遗传算法中的核心部分，它用来评估染色体的适应度，即解的优劣程度。
在电力系统优化中，适应度函数可以根据具体问题进行设计。
例如，在电力调度问题中，适应度函数可以考虑发电成本、供电可靠性和环境影响等因素。
4. 选择操作选择操作是遗传算法中的一项重要操作，它决定了哪些染色体将被选中作为父代，进而产生下一代的解。
在电力系统优化中，选择操作可以采用轮盘赌选择、锦标赛选择等方法。
选择操作的目标是根据染色体的适应度来确定其被选中的概率，从而保留优秀的解。
5. 交叉操作交叉操作是遗传算法中的另一个重要操作，它模拟了生物进化中的基因交换过程。
在电力系统优化中，交叉操作可以用来产生新的解，并引入新的基因组合。
例如，在电力调度问题中，交叉操作可以将两个染色体的基因进行交换，从而生成新的发电机出力方案。
6. 变异操作变异操作是遗传算法中的一种随机操作，它用来引入新的基因变异，增加解的多样性。
在电力系统优化中，变异操作可以用来引入新的发电机出力值或负荷需求值。
变异操作的目的是增加解的搜索空间，从而提高算法的全局搜索能力。
基于复合形法的混合多目标遗传算法研究
（ ． ｏｌ ｅｆＩｄｓ ｉｌ ｑｉｍ ｎ ＆ Ｃ ｎｒｌ ｎ ｉｅｒ ｇ， ｏｔ ｈｎ ｎ￣ ｓｙｏ Ｔｃｎ ｌ ｙ ｕｎ ｚｏ ｕｎ ｏ ｇ５ ０ ６ ，Ｃ ｉａ ． １Ｃ ｌｇ ｎ ｕｔａ ｕｐ ｅｔ ｅ ｏ ｒ Ｅ ｏｔ ｇｎｅ ｎ Ｓ ｕｈＣ ｉａＵ ｉ，ｉ ｅｈｏｏ ，Ｇ ａ ｇｈｕＧ ａｄ ｎ １４ ０ ｈｎ ；２ ｏＥ ｉ ｓｔｆ ｇ
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中图法分 类号 ：Ｔ ３ １６ Ｐ ０ ． 文 献标 识码 ：Ａ 文章 编 号 ：１０ —６ ５ ２０ ）７０７ ．３ ０ １３９ （０ ６ ０．０００
Ｈｙｒ ｌ・ｂｅｔ ｅＧ ｎ ｔ ｌｏｉ ｍ ａｅ ｎ Ｃ ｍｐｅ ｈ ｐ ｔｏ ｂｉ Ｍｕｔ ｏｊｃｉ ｅ ｅｉ Ａ ｇｒ ｈ Ｂ ｓｄｏ ｏ ｌ Ｓ ａ ｅＭｅｈ ｄ ｄ ｉ ｖ ｃ ｔ ｘ
基于遗传算法的有功功率负荷最优分配
２１ ０ １年 第 ３ 期
孔 红 ： 于 遗 传 算 法 的有 功 功 率 负荷 最优 分 配 基
・１ ５ ・ ７
（） ２ 步开 始重 复计算 。
基 于 等微增 率法 的有 功 功率最 优值 分布 见 图 ２ 。
（ ） 继续计 算 ，直 至满 足等 约束 条件后 止 。 ５ 某 简单 电力 系统 接线 图 如 图 １ 所示 。取 基 准功 率 为 １０ＭＶ ０ Ａ时 ，图 中各 支 路 的等值 阻抗见 表 １ ，各 节 点的有 功功率 、无 功功 率见 表 ２ ，各 发 电设 备 的特 性 见表 ３ 。试 求 ３台发 电设 备 （ 节点 ｌ 、５ 之 间 有 、４ ） 功功率 的最 优分 配。
ｃ
（ｃ Ａ Ｐ Ｐｉ ｐｃ （ ｃ一 ）一 Ｌ。… （） ）
（） 不 足 ６， ４ 如 能满 式（）则∑Ｐ ＞∑Ｐ 时， 。 “ 取 （ ＜Ａ０ ∑ Ｐ。 Ｉ （； 。＜∑ｐ 时， （ ＞ （ ，自 】 ｌ 取ＡＩ Ａ０ 第 ） １
收稿 日期 ：２ １—２２ ００ １ －４；修 回 日期 ：２ １－２ １ ０ １０ ・７ 作 者 简 介 ：孔 红 （９ ９ ） 女 ， 西洪 洞 人 ， 教授 ， 士 ， 要 从事 电气 自动化 技 术 的 教学 与研 究 。 １６ － ， 山 副 硕 主
＝ Ａ。 ……… ……… （ …… （） “＝ 。 ４
式 （ ） 是等耗量 微增 率 准则 。 它表 示为使 总耗 ３就 量最 小 ，应 按相等 的耗量微 增率在 发 电设备 或发 电厂
之 间分配负 荷且满足 功率平 衡条件 。 采 用等耗 量微增率 准则计算 最优 分配方案 的步骤
中 图分 类 号 ：Ｔ １ Ｍ７ ４ 文 献 标 识 码 ：Ｂ
改进遗传复合形算法及其在并行公差优化设计中的应用
的改进算法． 该算法为克服遗传算法的 自身所有的局部寻优能力较差等缺点 ， 引入有很强的 局部 搜索 能力 ， 并且 同样 适合 多 变量 、 凸规划 的复 合形算 法 ． 非
１ 改进 遗 传 复 合 形 算 法
遗 传复合 形 法是将 遗传 算法 与 复合形 算法 相 结 合而 构 成 的 一种 优 化算 法． 传 算 法 搜 遗 索 解 的过程 是对 群体 的并 行操作 ， 这样 可 以大 大地 减少 陷入 局部 最小 解 的可能性 ， 因此把 握
得复合形算法的运算效率不高． 但如果将遗传算法与复合形法相结合 ， 互相取长补短 ， 则有 可 能开 发 出性 能 优 良的新 的全局 搜索 算法 ， 就是 改进遗 传 复合形 法 的基本 思想 ． 这 与基本遗传算法的总体运行过程相类似 ， 改进遗传复合形算法也是从一组随机产生的
初 始解 （ 始群体 ） 始全局 最 优解 的搜索 过程 ， 种算 法 的 基本 思想 是 在 遗传 算 法对 种 群 初 开 这 进行 初 始化 之后 ， 进行 复合 形 法优化 并对 所产 生 的 个体 进 行 选择 ， 以确 保 保 留最 优 个 体 ， 其 结 果作 为下 一代 群体 的个 体 ， 进行 交叉 、 异 ， 后反 复迭 代进 行运算 ， 再 变 然 直到满 足某 个终 止 条 件为 止 ． 这 种算 法 的程序 框 图如 图 １ 示 ， 具体 过程 可描 述如 下 ： 所 其
维普资讯
第２ 期
王 蕾 ， ： 等 改进 遗传 复合 形算 法及 其在 并行公 差 优化 设计 中的应用 ’ ３ ・ １１
法却 对 整个搜 索 空间 的状 况 了解 不 多 ， 不便 于使 搜索 过程 进入 最有 希望 的搜 索 区域 ， 而使 从
遗传算法在无功优化方面应用及其改进
遗传算法在无功优化方面应用及其改进遗传算法是一种模拟自然选择和遗传进化的优化算法，它模拟了自然界中的遗传和进化过程，通过对问题的优化进行群体搜索和迭代搜索，以找到最优解。
在无功优化方面，遗传算法可以应用于电力系统中的无功补偿问题，通过调节无功补偿装置的参数，使系统的功率因数达到最优，从而提高电力系统的稳定性和效率，降低电力损耗。
在电力系统中，无功补偿是为了改善电力系统的功率因数，减少无功功率流，提高电力系统的稳定性和效率。
无功功率是指电力系统中的感性无功和容性无功功率，它们不会产生有用的功，但会导致电网中的电压和电流波动，影响电网的稳定性和运行效率。
优化无功补偿装置的参数，使其能够有效地补偿无功功率，成为了提高电力系统稳定性和效率的重要手段。
传统的遗传算法在解决无功优化问题时也存在一些问题和局限性。
传统的遗传算法对于问题空间的搜索是随机的，可能会出现早熟收敛的问题，导致算法无法找到全局最优解。
遗传算法对于问题的复杂度和多样性要求较高，对于高维度、非线性和多模态的无功优化问题，传统的遗传算法往往效果不佳。
如何改进遗传算法并提高其在无功优化方面的应用效果，成为了亟待解决的问题。
针对遗传算法在无功优化方面的局限性，学者们提出了一系列改进方法和技术，以提高遗传算法在无功优化问题中的应用效果。
最具有代表性的包括优化算子的改进、种群初始化策略的改进、适应度函数的改进和多目标优化的改进等。
首先是优化算子的改进。
传统的遗传算法的选择、交叉和变异算子可能对于高维度、非线性和多模态的无功优化问题难以有效地搜索和优化。
研究者们提出了一系列改进的优化算子，如差分进化算法、粒子群优化算法等，以提高算法的搜索效率和全局收敛性。
其次是种群初始化策略的改进。
传统的遗传算法对于种群的初始化比较随机，可能会导致算法收敛到局部最优解。
研究者们提出了一些改进的种群初始化策略，如均匀分布、拉丁超立方抽样等，以增加种群的多样性和全局搜索能力。
基于遗传算法的电动汽车HESS功率优化分配
度无法得到提升而限制其发展 。超级电容器
统，即锂离子电池（Bat）和超级电容（SC）混合使
（SC）是功率型器件，能瞬时大功率放电，但是储
用，称为复合式电源。复合式电源在不同的工作
存的能量较少。在此基础上提出结合这 2 种储能
状况下有不同的结构，分为 SC/Bat 结构、Bat/SC
［1］
基金项目：
国家自然科学基金（51677058）
况都是系统不希望出现的，应尽量避免，称为特
分层管理，建立能量管理系统输出功率和能量的
殊工作模式。另外 2 种工作模式是系统希望选
优化模型。由于该系统采用的是一种实时控
1.2%和 0.9%。
关键词：电动汽车；遗传算法；工作模式；混合储能系统；功率分配
中图分类号：
TM911
文献标识码：
A
DOI：
10.19457/j.1001-2095.dqcd18421
Optimization of HESS Power Allocation for Electric Vehicle Based on Genetic Algorithm
the experimental platform were built for simulation and verification. The results show that under EUDS and UDDS
scheduling，compared with traditional hysteresis control，the energy management using genetic algorithm can reduce
结构和混合式结构 3 种。混合式结构能在前两种
锂电池充电。只有当超级电容的 SOC 高于其最
遗传算法在无功优化方面应用及其改进
遗传算法在无功优化方面应用及其改进遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种基于生物进化思想进行优化的方法，其广泛应用于各种优化问题中，包括在电力系统中的优化问题。
对于电力系统来说，无功优化是一个重要且复杂的优化问题，主要目标是将无功功率优化分配到发电机和无功补偿装置上，以提高电力系统的稳定性和效率。
本文将介绍遗传算法在无功优化问题中的应用及改进之处。
在电力系统中，无功优化问题主要包括无功功率优化分配和无功电压调节两个方面。
对于无功功率优化分配问题，遗传算法可通过模拟生物进化的过程对发电机和无功补偿设备进行优化分配。
具体步骤如下：1. Chromosome（染色体）的表示：染色体是遗传算法中个体的一种表示方式。
对于无功功率优化问题，染色体表示为一个长度为N的二进制序列，其中N表示电力系统中的母线数目，每一位二进制数值表示对应母线上的发电机或无功补偿设备的输出功率。
2. 初始种群的生成：生成一个包括随机生成的N个长度为N的染色体的种群。
3. 适应度函数的定义：适应度函数表示每个染色体所代表的解的优劣程度。
在无功功率优化问题中，适应度函数可以选择母线电压偏差和无功功率损失的综合比较作为评价标准。
4. 选择操作的执行：通过轮盘赌选择法或其他选择算法，依据每个染色体的适应度对种群中的染色体进行选择。
5. 交叉操作的执行：对两个染色体进行交叉操作，生成两个新的染色体。
7. 重复执行以上步骤，直到达到停止准则为止。
对于无功电压调节问题，遗传算法可以通过控制无功补偿设备和发电机的输出功率来优化电力系统的电压，实现较稳定的电力输出。
具体步骤如下：3. 适应度函数的定义：适应度函数可以取得供电范围内最佳电压平衡，以及在最大时刻下总无功功率损失最小的评价。
1. 混合遗传算法：混合遗传算法通过将产生C段孩子的一般遗传算法与产生N段孩子的大家族扩展遗传算法混合起来，以提高算法的全局搜索性能和收敛速度。
2. 多启发式交叉操作：在传统遗传算法的交叉操作中，通常采用单点交叉和两点交叉等基本操作。
遗传算法在无功优化方面应用及其改进
遗传算法在无功优化方面应用及其改进遗传算法简介遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，它模拟了生物进化的机制，如选择、交叉和变异。
遗传算法的基本思想是通过对候选解的适应度评估和基因型的变异传承，产生出更好的解，达到优化的目的。
在遗传算法中，候选解被编码成一个个体，然后通过选择、交叉和变异的操作，生成下一代个体，并逐步优化出符合问题要求的解。
遗传算法在无功优化中的应用在电力系统中，无功功率的优化目标可以是最小化无功损耗、提高电网的功率因数、调整系统的电压稳定等。
遗传算法可以通过对无功功率分配方案进行优化，使得系统达到最佳的无功功率分配，以满足上述目标。
遗传算法在无功功率优化中的具体应用包括：1. 无功功率分配优化通过遗传算法优化电力系统中发电机、无功补偿设备等的无功功率分配，以最大程度地减小传输损耗、提高电网的功率因数和稳定电压。
2. 无功补偿设备优化配置通过遗传算法确定最佳的无功补偿设备的配置方案，包括无功补偿容量、接入位置等，以降低系统的无功损耗、改善系统的电压稳定性。
3. 无功功率控制策略优化利用遗传算法优化电力系统中的无功功率控制策略，包括调整电压控制器的参数、优化无功功率的调节方式等，以提高系统的无功功率控制精度和效率。
遗传算法在无功优化中的改进虽然遗传算法在无功优化中已经取得了一定的成功，但是仍然存在一些问题和局限性。
为了进一步提高遗传算法在无功优化中的性能和效率，一些改进措施可以被采用。
1. 适应度函数设计的改进适应度函数的设计直接影响了遗传算法的优化效果。
在无功功率优化中，适应度函数应该合理地反映出无功功率分配方案对电网稳定性和效率的影响。
可以通过改进适应度函数的设计，使得适应度函数更加符合无功功率优化的实际需求，以提高遗传算法的优化效果。
2. 算子选择与参数设置的改进在遗传算法中，选择、交叉和变异等算子的选择以及其参数的设置对于算法的性能和收敛速度有着重要影响。
为了进一步提高无功优化中遗传算法的性能，可以通过改进算子的选择和参数的设置，使得算法更加适应于无功功率优化的特点，提高算法的收敛速度和优化效果。
遗传算法在无功优化方面应用及其改进
遗传算法在无功优化方面应用及其改进遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种受到自然界进化理论启发而设计的优化算法，它通过模拟自然选择、交叉和变异等进化过程，不断寻找最优解。
遗传算法在无功优化方面的应用已经成为了研究热点，因为它能够有效解决无功优化问题中的多个变量和多个约束条件的复杂性。
本文将介绍遗传算法在无功优化方面的应用以及其改进。
在电力系统中，无功优化是一个重要的问题，它涉及到电力系统中的无功功率的分配和控制，目的是使得系统的无功功率更加合理地分布，以提高系统的稳定性和经济性。
传统的无功优化方法主要包括数学规划、梯度法等，但是这些方法通常只适用于简单的问题，无法处理复杂的多变量和多约束条件的情况。
遗传算法在无功优化方面的应用已经成为了研究热点。
研究者们已经提出了许多基于遗传算法的无功优化方法，例如基于多目标优化的遗传算法、基于改进的编码方式的遗传算法等。
这些方法在实际应用中已经取得了一定的成功，为无功优化问题的解决提供了新的思路和方法。
尽管遗传算法在无功优化方面取得了一定的成果，但是在实际应用中也存在一些问题和局限性。
为了进一步提高遗传算法在无功优化方面的效果，研究者们提出了许多改进的方法，例如改进的选择算子、交叉算子、变异算子等。
1. 改进的选择算子：选择算子是遗传算法中非常重要的一个环节，它决定了哪些个体将被选择进入下一代种群。
传统的选择算子通常是基于轮盘赌选择或者竞争选择，但是这些方法容易陷入局部最优解。
为了解决这个问题，研究者们提出了一些改进的选择算子，如精英选择、随机选择等，这些方法能够更加有效地保留种群中的优秀个体，从而提高了算法的收敛速度和全局搜索能力。
利用遗传算法优化电力系统调度问题
利用遗传算法优化电力系统调度问题电力系统是现代社会中不可或缺的基础设施之一，它的调度问题一直以来都是电力系统领域的研究热点之一。
在传统的电力系统调度方法中，人们往往通过解析式或者计算模型来得出合理的调度方案。
但是，随着系统规模的不断扩大以及系统复杂性的增加，这种方法已经越来越难以满足需求。
为了解决这一问题，学者们开始研究利用遗传算法优化电力系统调度问题。
遗传算法是一种基于生物遗传的随机化优化方法，其主要思想是将问题转化为个体选择、交叉和变异的过程，通过模拟这些过程来寻找最优解。
在电力系统调度中，遗传算法的应用主要分为以下几个方面：一、遗传算法优化发电机出力分配发电机出力分配是电力系统调度中的一个重要问题。
其目标是将总发电量分配到不同机组上，使得各个机组的出力稳定，同时能够满足系统负荷。
传统方法一般采用二次规划等优化方法，但是这些方法运算量大，难以满足实时调度的需求。
而采用遗传算法优化发电机出力分配，可以实现实时性调度，同时优化效果也比较好。
遗传算法通过模拟生物进化过程，可以不断优化发电机出力分配方案，迭代到最优解。
此外，在考虑不同机组的出力、损耗等因素时，遗传算法还可以动态改变目标函数，实现更精确的优化。
二、遗传算法优化电力负荷分配电力负荷分配也是电力系统调度中不可避免的一个问题。
负荷分配的目标是合理分配负荷，以达到系统最优性能。
传统方法一般基于网络流、拉格朗日乘数法等方法，但是这些方法都需要较大的计算量，且所得到的结果无法保证最优。
利用遗传算法优化电力负荷分配，可以提高优化的精度和效率。
遗传算法将电力系统负荷作为基本单元进行操作，并使用进化算法不断产生优化解。
在得到一个初始解后，遗传算法通过样本复制、重组等方式产生个体解，并在每次迭代中通过选择、交叉和变异操作不断进化，最终得到最优负荷分配方案。
三、遗传算法优化电压调节电压调节是电力系统调度中一个很重要的问题。
电压调节的目标是通过调节并控制电力系统的各个元件，使得系统的总电压维持稳定。
遗传算法在无功优化方面应用及其改进
遗传算法在无功优化方面应用及其改进
遗传算法是一种基于进化过程进行优化的算法，已经被广泛应用于各种工程优化问题中。
其中，在电力系统领域，遗传算法被用于无功优化，可以有效地降低无功损耗，提高电力系统的效率和稳定性。
遗传算法的基本思想是模仿自然界中的进化过程，通过选择、交叉、变异等过程来产生新的优化解，并通过适应度函数评估这些解的质量，最终找到最优解。
在无功优化中，适应度函数通常是无功损耗的大小，而优化变量则是无功补偿器的容量或位置。
在实际应用中，遗传算法需要考虑许多实际问题，比如搜索空间的大小、适应度函数的设计、选择算子的运用、交叉和变异的策略等。
研究者们已经对这些问题进行了许多尝试和研究，以提高遗传算法在无功优化中的应用效果。
在遗传算法的应用中，有一些改进的方法可以提高其效率和准确性。
例如，引入约束条件可以避免得到不可行解；引入多目标优化可以同时优化多个目标函数；优化算子的设计和运用可以增强算法的多样性和探索性等。
此外，还可以采用一些辅助方法，如仿真平台和混合算法等，以进一步提高遗传算法的性能。
最近几年，随着深度学习的飞速发展，一些研究者将遗传算法和神经网络结合起来，提出了一些新的混合优化方法。
这些方法利用神经网络的强大学习能力和遗传算法的全局搜索能力，可以更好地解决高维复杂优化问题，包括无功优化问题。
总之，遗传算法在无功优化方面的应用和改进，为电力系统的稳定和高效运行提供了一种有效的方法。
未来，在新的优化问题中，遗传算法的应用还将得到进一步拓展和完善。
遗传算法的并行计算与分布式优化研究
遗传算法的并行计算与分布式优化研究遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，已经在许多领域取得了显著的成果。
然而，随着问题规模的增大和复杂度的提高，传统的遗传算法面临着计算效率和解决能力的限制。
为了克服这些限制，研究者们开始探索遗传算法的并行计算和分布式优化技术。
并行计算是指将一个问题划分为多个子问题，并同时在多个处理单元上进行计算的方法。
在遗传算法中，这意味着将种群分为多个子种群，并在多个处理器上并行地进行进化操作。
这种并行计算的方式可以显著加速遗传算法的收敛速度，提高求解效率。
在并行计算中，如何划分种群成为一个重要的问题。
一种常用的方法是将种群均匀地划分为多个子种群，每个子种群在一个处理器上进行进化操作。
然而，这种均匀划分的方式可能无法充分利用处理器的计算能力，导致计算资源的浪费。
因此，研究者们提出了一些优化的划分策略，如动态划分和自适应划分。
这些策略可以根据问题的特性和计算资源的情况，动态地调整子种群的划分方式，以达到更好的性能。
另一方面，分布式优化是指将一个问题分布到多个计算节点上，并通过节点之间的通信和协作来求解最优解。
在遗传算法中，分布式优化可以通过将种群分布到多台计算机上，并通过网络进行数据交换和合作来实现。
这种分布式优化的方式可以充分利用多台计算机的计算能力，加速遗传算法的求解过程。
分布式优化中的一个关键问题是如何进行种群的同步和协作。
一种常用的方法是通过消息传递机制来实现节点之间的通信。
每个节点在进行进化操作后，将自己的部分解发送给其他节点，并接收其他节点发送的解进行合并和更新。
通过这种方式，节点之间可以共享信息，加速全局最优解的搜索过程。
除了并行计算和分布式优化，还有一些其他的技术可以用于提高遗传算法的求解效率。
例如，多目标优化和约束优化技术可以在遗传算法中引入多个目标和约束，从而使算法更加适用于复杂的实际问题。
同时，混合算法和自适应算法可以结合遗传算法和其他优化方法，提高算法的全局搜索能力和局部搜索能力。
遗传算法在无功优化方面应用及其改进
遗传算法在无功优化方面应用及其改进
遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，通过模拟“选择、交叉、变异”等操
作来搜索最优解。
在无功优化方面，遗传算法可以应用于电力系统的功率因数优化、电容
器配置和电压控制等方面。
下面将介绍遗传算法在无功优化中的应用以及相关改进。
遗传算法在功率因数优化方面的应用主要是通过调整无功补偿设备（如电容器）的合
理配置和容量来改善电力系统的功率因数。
遗传算法可以根据不同的优化目标和约束条件，建立适应度函数，通过交叉和变异操作来搜索最优解。
研究表明，利用遗传算法进行功率
因数优化能够显著降低无功损耗、改善电网电压质量和提高供电可靠性。
对于遗传算法在无功优化中的改进，主要包括改进遗传算子操作、改善遗传算法的收
敛性和求解速度等方面。
研究者可以结合模拟退火算法、粒子群优化算法等其他优化算法
来改进遗传算法的搜索性能和优化质量。
还可以利用改进的遗传算法来进行多目标优化，
同时考虑无功损耗、功率因数和电压质量等多个优化目标，以提高电力系统的整体性能。
遗传算法在无功优化方面具有广泛的应用前景和研究价值。
通过合理应用和改进遗传
算法，可以有效提高电力系统的功率因数、降低无功损耗和提高电压稳定性，进而提高电
力系统的安全性、经济性和可靠性。
基于遗传算法的电力系统多目标优化研究
基于遗传算法的电力系统多目标优化研究电力系统是现代社会不可或缺的基础设施，其运行效率、可靠性和经济性对国家的能源安全和经济发展至关重要。
然而，由于电力系统的复杂性和不确定性，如何优化电力系统的多个指标成为了一个具有挑战性的问题。
基于遗传算法的电力系统多目标优化研究为解决这一问题提供了一种有效的方法。
遗传算法是一种源于生物进化理论的启发式优化算法。
它通过模拟生物进化过程中的基因遗传和交叉，以及适应度选择机制来搜索最优解。
在电力系统多目标优化中，遗传算法可以应用于优化潮流分布、电力市场竞价策略、发电机组的经济调度、电力负荷预测等多个方面。
首先，基于遗传算法的电力系统多目标优化可以用于解决电力系统潮流分布问题。
潮流分布是指电力系统中各个节点的功率流动情况。
通过优化潮流分布，可以使电力系统达到最佳的稳定运行状态，提高系统的可靠性和经济性。
遗传算法可以通过调整节点的电压、发电机的出力等参数来达到最优的潮流分布，从而提高电力系统的运行效率。
其次，基于遗传算法的电力系统多目标优化也可以用于优化电力市场的竞价策略。
随着电力市场的逐步开放，发电企业需要参与电力市场竞价来获得最大的经济利益。
遗传算法可以根据电力市场的需求和发电企业的成本、出力等因素，优化竞价策略，使得发电企业在市场竞争中获得最大利润。
这样，可以实现电力市场的良性竞争，提高整个电力系统的经济效益。
此外，基于遗传算法的电力系统多目标优化也可以应用于发电机组的经济调度。
发电机组的经济调度是指根据电力负荷需求和燃料成本等因素，合理地调度发电机组的出力，以实现发电的经济性和稳定性。
遗传算法可以通过调整发电机组的出力和燃料的消耗等参数，使得发电成本最小化，满足电力负荷需求的同时降低能源消耗。
这对于提高电力系统的能源利用效率和减少环境污染具有重要意义。
最后，基于遗传算法的电力系统多目标优化还可以应用于电力负荷预测。
电力负荷预测是指根据历史负荷数据和相关因素，预测未来一段时间内的电力负荷变化。
复合形-遗传算法在核动力设备优化设计中的应用研究
复合形一 遗传算法在 核动 力设备优化 设 计 中的应 用 研 究
贺 士晶 ，阎昌琪 ，王建军 ，王 盟
（ 哈尔 滨工程 大学 核科 学 与技术 学 院 ，哈尔 滨 ，１００ ） ５０ １
摘要 ：复合形优化算法是核动力设 备等机械优化设计 中应 用比较多的方 法。本文针对复合形算 法在 优化
中图分 类号 ：Ｔ ２ ；０ ２ 文献标识码 ：Ａ Ｈ１ ２ ２ ４
１ 引 言 从 ２ 世纪 ６ ０ ０年代 开始 ， 苏联 、美 国等发达 前 国家就已经把核动力装置的重量体积作为重要的
设计 评价指标 ， 当今核 电发展趋 向于大型化和大功
Ｄ＝
（ ≥ ，＝， （ ＝ ，＝，． ｝ ） ０ １…．； ０ １， “ ２ Ｖ ２．
一
在最 坏点 映射 时 ， 最好点 代替 中心 点 ， 用 让最坏 点
（Ｉ Ｈ
（） １
向最 好点 映射 ，加快 了优化计 算 的收敛 速度 。
改 进后 的映射如 式 （ ）： ２
通过以上 的改进可 以使复合形优化算法具备
更好 的优 化性能 。
（ ： （ ＋ ） ＨＪ Ｒ Ｌ ＪＬ一 （ ） ） （ （） ２ 式中， 为映射点 ； （、 Ｌ ㈣、 分别为复合形各 ）
问题 ， Ｇ内由Ｋ≥ｎ ｌ（ 表示所要优化问题的 在 ＋ ｎ 维数 ， 即优化变量的个数 ） 个顶点形成—个称为复 合形的多面体 ， 比较各顶点的 目 标函数值 ， 找出使
月 值 达 到最 小时 的最 好 点和 达 到最 大 时 的最坏
复合形优化方法是约束最优化方法 中应用 比 较广的一种直接法 ， 原理简单、 易于理解、 使用方 便、无需特殊的使用经验和技巧川，经常应用在核 进行 ， 当复合形收缩到足够小时， 即可将复合形顶 动力装置设备等工程机械优化设计中， 如文献【 ２ 、 点 中的最 好点作 为近似最优点输 出【。 ｌ Ｊ ３中对核 动力 装 置 的优化 研究 和文 献 【】 】 ４中对 离心 ２２ 复 合形优化算 法的改进 ． 泵 的优化研究都 采用 了复合形 优化方法 。但是 ， 复 在复合形优化算法 中， 初始复合形构成的方法 合形 优化方法也存在 着一些 问题 ， 其主要缺点 是收 是：首先给定一个初始顶点 ，随机产生其他顶点 ， 敛速度慢和存在局部最优解问题 ， 往往得到的不是 把不可行的顶点转化成可行点。 这样随机产生的复 全局最优解。 本文针对复合形算法的缺点 ， 结合遗 合形可行顶点所在的区域 Ⅳ属于 Ｇ， 寻优的过程很 传算法的思想对其进行 了相应的改进 ， 使之具有更 可能只是在局部区域 Ⅳ 内进行 ，最终得到 Ⅳ 内的 好的优化性能。 局部最 优解 ，不 能保证最终 的结果 一定就是 Ｇ 内
复合电源系统功率分配策略研究
复合电源系统功率分配策略研究摘要: 本文主要分析常见复合电源构造，并依据复合电源系统的设计思想提出了复合电源系统的总体构造。
依据参数设计，设计超级电容器和DC/DC转换器模型选择和复合功率约束公式。
在此基础上，设计了一种新的配电策略，该策略结合了基于车速的逻辑阈值控制策略和配电控制策略。
在Simulink环境中搭建一个复杂的配电策略模型，并搭建一个超级电容器-电池混合能源系统模型。
在原型车辆路试和UDDS的条件下模仿了复合能源系统的功率。
结果表明在这种功率分配策略下，超级电容器在复合电池的输出功率中起着十分好的作用。
最初，依据复合电源系统的总体构造，构建并测试了复合电源系统测试平台，以验证配电策略的可行性。
关键词:复合电源;功率分配策略;超级电容随着国民经济的开展和消费者购买力的提高，家庭用车的数量不时增加，不只面临能源枯竭的要挟，而且还面临着空气污染，水污染，土壤污染等一系列环境问题。
固体废弃物污染和环境噪声污染。
电动汽车的呈现为现代燃油汽车导致的严重问题（例如能源和环境污染）提供了很好的解决方案。
电动汽车的开展是必然趋势。
但是，与传统汽车一样，电动汽车的驾驶也需求具有高比能量，比功率和循环寿命的电源。
当电池用作汽车的电源时，充电时间长且比功率低，不能满足汽车的短期功率需求。
该问题严重影响了汽车的减速，爬坡，制动功能和能量回收效率，不能完全满足汽车对车载电源的要求。
为了处理上述矛盾，可以思索运用电池和超级电容器储能安装组成复合电源系统。
一、复合电源系统的总体构造复合电源系统的组成包括电池，超级电容器和配电器。
除了双向DC/DC转换器和功率分配策略外，功率分配器还应包括制动电阻。
当车辆处于再生制动形式并且超级电容器到达最大值时，功率分配器将用于耗费功率。
再生制动能量，维护超级电容器，并满足车辆制动功能要求。
电池直接衔接到母线电流，复合电源的输入电压波动，可以提高车辆的稳定性；超级电容器的输出功率可以由DC/DC转换器控制，以向车辆提供高功率，降低电池的输出功率并维护电池。
遗传算法在无功优化方面应用及其改进
遗传算法在无功优化方面应用及其改进一、无功优化无功优化是指在满足有功需求的情况下，通过调整无功电流，使电力系统正常工作的一种方法。
在电力系统中，负载不均衡、因素不均匀、接地不良等问题都会导致无功损失。
这些因素会导致电力系统的效率下降，电能的减少和质量的降低。
无功优化的基本目标是尽可能地减少系统的无功损耗，在保证电力质量的前提下，最大限度地提高电能效率，减少成本。
通过调整电力系统中的无功电流，可以调节电力质量，提高电力系统的效率。
无功优化的任务是在不增加额外损失的情况下，让电力系统达到最优状态。
二、遗传算法遗传算法是指通过自然选择、重组和突变等方式进行计算的一种优化算法。
遗传算法模拟了自然界的遗传过程，通过模拟演化过程，获取最优解。
遗传算法是解决复杂问题的有效方法之一，可以广泛应用于优化问题、搜索问题和机器学习等领域。
遗传算法的基本流程如下：1.初始化种群：随机生成一组解作为初始种群；2.选择操作：按照适应度来选择子代；3.交叉操作：选择两个父代，并进行融合；4.变异操作：对子代中的染色体进行变异；5.重复步骤2、3、4，直到收敛。
遗传算法中的适应度函数是关键因素之一，它扮演着筛选优良个体的重要角色。
适应度函数是根据个体的目标函数值来确定个体的适应程度的。
在无功优化问题中，我们可以制定适当的适应度函数来优化问题，这有助于提高计算效率和准确性。
遗传算法在无功优化中的应用已经得到广泛的研究，尤其是在电力系统中。
无功优化问题与随机性和多样性问题密切相关，因此遗传算法很适合解决无功优化问题。
1.适应度函数设计：对适应度函数进行合理设计，使其适合无功优化问题。
2.编码方式设计：将无功优化问题转化为遗传算法中的编码方式，这是一种重要的优化策略。
3.遗传操作设计：对交叉、变异等操作进行设计，以便有效地处理无功优化问题。
4.算法参数设置：合理的算法参数设置可以极大地影响算法的性能。
遗传算法在无功优化中的应用可分为静态无功优化和动态无功优化两种情况。
混合遗传算法在协作通信功率分配中的研究的开题报告
混合遗传算法在协作通信功率分配中的研究的开题报告一、研究背景和意义随着移动通信技术的不断发展和普及，无线通信系统已成为人们生活、工作中不可或缺的一部分。
协作通信作为无线通信系统的一种新型技术，能够有效改善系统的性能，提高用户体验。
其中，功率分配作为协作通信中最重要的一环，直接关系到系统的能效和性能表现。
传统的功率分配方法存在一定的局限性，如收敛速度慢、易陷入局部最优等问题，而混合遗传算法作为一种综合利用遗传算法和局部搜索算法的方法，在解决复杂问题时有着较好的表现。
因此，采用混合遗传算法实现协作通信中的功率分配，不仅能够提高系统能效，还可以提高系统的性能表现，有较高的研究意义和应用价值。
二、研究内容和方法本研究旨在利用混合遗传算法实现协作通信中的功率分配，具体研究内容包括以下几个方面：1.研究协作通信中的功率分配优化问题，建立数学模型，明确优化目标和约束条件；2.设计混合遗传算法的算法框架，并对其进行具体实现和优化；3.设计实验验证算法的性能表现，对比分析混合遗传算法和其他传统算法的优劣；4.最终在Matlab或C++平台上实现本研究内容。
三、预期成果通过本次研究，预计可以获得以下成果：1.深入理解协作通信中功率分配的优化问题，全面掌握混合遗传算法优化的特点和优势；2.设计并实现混合遗传算法的算法框架，提出一种新的优化方法；3.通过实验对比分析混合遗传算法和其他传统算法的优劣，验证混合遗传算法在协作通信功率分配中的有效性；4.最终完成论文撰写，获得系统和完整的研究成果。
四、论文提纲1.绪论1.1研究背景和意义1.2研究内容和方法1.3论文组织结构2.协作通信功率分配的优化问题2.1协作通信系统概述2.2功率分配的优化目标和约束条件2.3优化问题的数学建模3.混合遗传算法的算法框架3.1遗传算法介绍3.2遗传算法的缺陷和局限性3.3混合遗传算法的设计思路3.4混合遗传算法的优化方法4.实验设计与结果分析4.1实验设计介绍4.2实验结果分析4.3对比分析混合遗传算法和其他算法5.总结与展望5.1研究成果总结5.2研究工作不足与展望五、参考文献（参考文献应不少于30篇）以上为混合遗传算法在协作通信功率分配中的研究的开题报告提纲，供参考。
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分配等 Ｎ Ｐ难问题时难以求得最优解。通过小生境策略解决遗传算法过早收敛问题 ， 引入复合形法 提高局部搜索能力， 构造了兼顾 广度搜 索与深度搜 索的高性能混合算法 ， 并对上述 问题进行求解。 实验结果表明， 所提算法与已有算法相 比有一定优势 ， 有效延长 了协作 网络寿命 ， 稳定性较好， 分配
的功 率波动 范围 小。
关键词 ： 协 作通信 ； 遗 传 算法 ； 功 率分 配 ； 小生境 策略
中 图分类 号 ： Ｔ Ｎ ９ １ １ 文献标 志 码 ： Ａ 文章 编号 ： １ ０ ０ １ —８ ９ ３ Ｘ（ ２ ０ １ ３ ） ０ ２— ０ １ ９ ５ —０ ５
Ｏｐ ｔ ｉ ｍａ ｌ Ｐｏ ｗｅ ｒ Ａｌ ｌ ｏ ｃ ａ ｉｏ ｔ ｎ Ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｃｏ ｍｐ ｌ ｅ ｘ Ｇｅ ｎ ｅ ｉｃ ｔ Ａｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ
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第５ ３ 卷 第 ２期
２ ０ １ ３年 ２ 月
电讯 技 术
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Ｖ０ １ ． ５ ３ Ｎｏ ． ２ Ｆ ｅ ｂ ．２ Ｏ １ ３
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复合形遗传 算法求解功率优 化分配研 究
蒋 萍 ， ２ ，， 唐天兵
（ １ ． 广西大学 计算机与电子信息学院 ， 南宁 ５ ３ ０ ０ ０ ４ ； ２ ． 广西政法管理干部学 院 信息工程 系 ， 南宁 ５ ３ ０ ０ ２ ３ ）
摘
要： 传统 遗传 算在 求解无 线 网络协 作 通信 功 率 优化