配电网无功优化的算法实现
第２５卷第１期计算机仿真２００８年１月文章编号：１００６—９３４８（２００８）ｏｉ一０２５９—０３
配电网无功优化的算法实现
蔺红，樊艳芳
（新疆大学电气工程学院，新疆乌鲁木齐市８３０００８）
摘要：电力系统无功功率优化作为提高电能质量，减少电能损失的手段是目前研究十分活跃的课题之一。遗传算法是一种高度并行、随机和自适应的优化算法，可以解决传统优化方法难以解决的非线性、多参数寻优问题，但易陷入未成熟收敛。
提出了一种改进遗传算法，改进适应值函数，再通过分级、加速、收缩策略使解群中最好的解直接放人下一代种群中，提高了算法的收敛速度和全局最优搜索能力，仿真计算结果表明了改进算法的优越性。
关键词：配电网；无功功率优化；非线性；改进遗传算法
中图分类号：ＴＭ７４３文献标识码：Ｂ
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１引言
目前在世界能源短缺的情况下，各行各业及人民生活、生产越来越离不开电能，电力系统运行过程中，提高电能质量，降低生产成本，减少电能损失具有特别重要的现实意义。电力系统无功功率优化作为提高电能质量，减少电能损失的手段是目前研究十分活跃的课题之一。电力系统无功优化同时存在连续变量和离散变量，属于非线性混合整数规划问题，是一个复杂的优化问题。
现代优化理论和计算技术日益广泛的应用，促使不少有价值的研究成果相继出现，一些智能优化算法已被成功地用于电力系统无功优化计算中，主要有：模拟退火算法（ＳＡ）、禁忌算法（ＴＳ）、遗传算法（ＧＡ）、邻域搜索算法及混合优化算法拉。ｏ。但其中对配电系统无功优化的研究成果尚鲜有所见［¨。
?遗传算法是一种简单有效的组合优化算法，但在进化过程中，交叉算子产生新染色体的能力和种群的多样性不断降
收稿日期：２００６一１１一０６修回日期：２００６一１２—０２低，无法很好地保持个体多样性，易陷入未成熟收敛。本文针对遗传算法的不足提出了改进的方法，从而保证了算法的收敛速度和全局最优搜索能力。
２遗传算法
遗传算法是以达尔文的生物进化论为启发现而创建的，是基于进化中优胜劣汰、自然选择、适者生存和物种遗传思想的搜索算法。但它不是简单的随机比较搜索，而是通过对染色体的评价和对染色体中基因的作用，有效地利用已有信息来指导搜索有希望改善优化质量的状态。其步骤：随机产生初始种群并评价每一个体的适配值（ｆｉｔｎｅｓｓｖａｌｕｅ）、选择（Ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ）、复制（Ｒｅｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ）、交叉（Ｃｒｏｓｓｏｖｅｒ）、和变异（Ｍｕｔａｔｉｏｎ）等。适配值是对染色体（个体）进行评价的一种指标，它与个体的目标值存在一种对应关系；复制概率正比于个体的适配值，适配值高的个体在下一代中复制自身的概率大，从而提高了种群的平均适配值；交叉操作通过交换两父代个体的部分信息构成后代个体，使得后代继承父代的有效模式，从而有助于产生优良个体；变异操作通过随机改变个体中某些基因而产生新个体，有助于增加种群的多样性，
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