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    淺析遺傳算法在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用

    2014-10-21 01:26:17李亞巍
    科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2014年31期
    關(guān)鍵詞:優(yōu)化調(diào)度故障定位電網(wǎng)規(guī)劃

    李亞巍

    摘 要:文章首先對遺傳算法的基本概念進(jìn)行闡述,然后對文獻(xiàn)中提出的各類遺傳算法在電力系統(tǒng)中的不同應(yīng)用進(jìn)行述評,分析了它們在不同電力系統(tǒng)問題中的應(yīng)用特點(diǎn)及改進(jìn)措施,促進(jìn)遺傳算法在該研究領(lǐng)域的進(jìn)一步發(fā)展。

    關(guān)鍵詞:遺傳算法;電網(wǎng)規(guī)劃;無功優(yōu)化;故障恢復(fù);故障定位;優(yōu)化調(diào)度

    遺傳算法是基于基因遺傳學(xué)原理而實(shí)現(xiàn)的一種搜索算法,通過基因選擇、生殖、交叉、變異,不斷進(jìn)化以接近最優(yōu)解。隨著電力系統(tǒng)規(guī)模的不斷擴(kuò)大以及復(fù)雜度的提高,傳統(tǒng)求解方法暴露出越來越多的問題,遺傳算法以其獨(dú)有的特點(diǎn)和優(yōu)勢在電力系統(tǒng)有關(guān)問題的求解中異軍突起,在電網(wǎng)規(guī)劃、無功優(yōu)化、故障恢復(fù)等問題中得到了廣泛應(yīng)用。

    1 遺傳算法概述

    遺傳算法首先要進(jìn)行編碼,編碼的質(zhì)量對求解有很大影響,通常選取二進(jìn)制編碼。由于數(shù)制轉(zhuǎn)換的問題,也可用十進(jìn)制。究竟哪一種編碼更好,要根據(jù)具體的問題來決定。下一章中出現(xiàn)了諸如整數(shù)編碼、十進(jìn)制整數(shù)與實(shí)數(shù)混合編碼的形式,都是針對特定的問題進(jìn)行的相應(yīng)調(diào)整。

    適應(yīng)度函數(shù)用來評價染色體的優(yōu)劣,對算法的性能有一定的影響。下一章在算法應(yīng)用時多將目標(biāo)函數(shù)作為適應(yīng)度函數(shù)。由于實(shí)際問題的復(fù)雜性,為了盡快找到最優(yōu)解,常引入罰因子,以加速尋找最優(yōu)解。

    在遺傳算法中,控制參數(shù)主要包括染色體的長度、種群的數(shù)目、遺傳操作的概率等。實(shí)際中,控制參數(shù)的選擇常依賴于經(jīng)驗(yàn)。下一章中有對種群數(shù)目、交叉率及變異率取值的討論,各文獻(xiàn)提出了相應(yīng)的解決方案,對各指標(biāo)的合適取值進(jìn)行了限定。

    遺傳算法的核心就是各種遺傳操作方式,基本操作包括:(1)生殖:將適應(yīng)函數(shù)值大的染色體直接復(fù)制到下一代。常用輪轉(zhuǎn)法,方法相對公平,但受隨機(jī)性的影響,可能會漏選當(dāng)前最優(yōu)個體。(2)交叉:互換兩個染色體某一對應(yīng)位置的符號,形成兩個新染色體。(3)變異:將某一位或某幾位基因值逆變,形成一個新染色體。保證種群中遺傳基因的多樣性。

    相比于其它優(yōu)化方法,遺傳算法采用編碼串進(jìn)行操作,問題的表述和求解更為靈活,算法在整個解空間中尋優(yōu),具備全局搜索特性,不要求函數(shù)連續(xù)性和可導(dǎo),適用范圍更廣?;谏鲜鰞?yōu)點(diǎn),近年來遺傳算法已廣泛應(yīng)用于解決電力系統(tǒng)中的實(shí)際問題[1]。

    2 遺傳算法在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用

    2.1 遺傳算法在電網(wǎng)規(guī)劃中的應(yīng)用

    文獻(xiàn)[2]首次將遺傳算法引入電力系統(tǒng)規(guī)劃領(lǐng)域,提出了改善收斂性的有關(guān)措施。如將好的品種以100%的概率直接遺傳到下一代;去掉一條線路時加入一條更優(yōu)的線路等。算例分析中對種群數(shù)目、保留優(yōu)良品種的數(shù)量以及交叉率的大小進(jìn)行了探討,具有較好的啟發(fā)性。文獻(xiàn)[3]利用整數(shù)編碼,以添加線路回數(shù)作為決策變量。遺傳操作采用模板以提高隨機(jī)性,模板長度和染色體長度相同,模板與染色體中每個元素對應(yīng),模板單元的值為1時,染色體對應(yīng)的元素參與操作,否則不變。染色體采用循環(huán)數(shù)組的結(jié)構(gòu)。最后對18節(jié)點(diǎn)算例進(jìn)行求解,計算時間提高了6-10倍,改進(jìn)措施價值明顯。文獻(xiàn)[4]將協(xié)同進(jìn)化思想引入配網(wǎng)規(guī)劃,提出基于協(xié)同遺傳算法的配網(wǎng)規(guī)劃方案。多個種群之間使用不同的目標(biāo)函數(shù),采用不同交叉率和變異率,分別在不同解空間中進(jìn)行搜索,各個種群之間通過優(yōu)秀個體轉(zhuǎn)移以達(dá)到協(xié)同進(jìn)化的作用。最后算例的結(jié)果也驗(yàn)證了改進(jìn)算法的價值。

    2.2 遺傳算法在無功優(yōu)化中的應(yīng)用

    文獻(xiàn)[5]采用十進(jìn)制整數(shù)與實(shí)數(shù)混合編碼。選擇算子采用兩兩競爭策略,從父輩染色體中隨機(jī)選取兩個個體,保存優(yōu)秀個體,淘汰較差個體。群體規(guī)模方面,前期使用大的群體規(guī)模,以獲得更多解空間的信息,然后再還原到正常群體規(guī)模,有助于最優(yōu)解的獲得。基于基因片間的均勻雜交,充分發(fā)揮每個控制變量的作用。文獻(xiàn)[6]引入移民和人工選擇的思想,采用多種群遺傳算法求解。各子種群進(jìn)行不同的遺傳操作,提高算法的全局搜索能力。子種群和精華種群之間進(jìn)行雙向流動,促進(jìn)基因的傳播。算例分析證明了多種群遺傳算法在尋優(yōu)效率和迭代次數(shù)方面的優(yōu)勢。文獻(xiàn)[7]采用十進(jìn)制整數(shù)進(jìn)行編碼,把模擬退火、模糊邏輯和免疫算法相融合,通過退火免疫方法對抗體進(jìn)行選擇,交叉和變異算子利用模糊邏輯獲得,采用免疫系統(tǒng)的自我調(diào)節(jié)機(jī)制和免疫記憶功能提高遺傳算法的全局搜索能力,提高種群多樣性,避免陷入局部解。

    2.3 遺傳算法在其他電力系統(tǒng)問題中的應(yīng)用

    文獻(xiàn)[8]將遺傳算法用于故障定位,將個體分為雄性和雌性兩類,異性之間進(jìn)行遠(yuǎn)緣繁殖。引入助長算子,對種群個體進(jìn)行一定概率的助長。針對配電網(wǎng)呈輻射狀的特點(diǎn),基于分級處理的思想,將全部配網(wǎng)分為主干支路和若干獨(dú)立區(qū)域,分別進(jìn)行故障定位,然后全局尋優(yōu),顯著減少了計算量。文獻(xiàn)[9]利用遺傳算法求解電力系統(tǒng)有功優(yōu)化調(diào)度。求解分兩步,先用遺傳算法確定機(jī)組組合,再用等微增率求解負(fù)荷的優(yōu)化分配。求解機(jī)組組合時,將約束條件分開處理,或直接在遺傳操作中考慮,或用懲罰函數(shù)加到目標(biāo)函數(shù)中,有效提高了計算速度。文獻(xiàn)[10]將遺傳算法用于求解故障恢復(fù),提出改進(jìn)小生境遺傳算法,構(gòu)造多目標(biāo)故障恢復(fù)模型,包括網(wǎng)絡(luò)損耗、節(jié)點(diǎn)最低電壓幅值、負(fù)荷恢復(fù)量和開關(guān)操作次數(shù),對問題進(jìn)行優(yōu)化,顯著改善了解的收斂性。

    上述文獻(xiàn)列舉了遺傳算法在電力系統(tǒng)中的廣泛應(yīng)用,可以看到這些應(yīng)用并不是單純的套用標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法的計算流程,而是針對電力系統(tǒng)中實(shí)際存在的問題,進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整,這些改進(jìn)的遺傳算法在實(shí)際應(yīng)用中均表現(xiàn)出了很好的收斂性,具有實(shí)用價值。

    3 結(jié)束語

    文章首先介紹了遺傳算法的基本概念,然后結(jié)合具體文獻(xiàn),分述了遺傳算法在電力系統(tǒng)不同領(lǐng)域中的應(yīng)用。著重介紹了遺傳算法在電網(wǎng)規(guī)劃以及無功優(yōu)化方面的發(fā)展,同時也囊括了遺傳算法在故障恢復(fù)、經(jīng)濟(jì)調(diào)度、故障定位等方面的應(yīng)用。值得注意的是,遺傳算法也存在自身的缺點(diǎn)和不足,因此在實(shí)際應(yīng)用中,往往會根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行相應(yīng)改進(jìn),實(shí)例證明這些改進(jìn)方法是可行而且有效的。

    參考文獻(xiàn)

    [1]李長河.人工智能及其應(yīng)用[M].北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2006:286-309.

    [2]王秀麗,王錫凡.遺傳算法在輸電系統(tǒng)規(guī)劃中的應(yīng)用[J].西安交通大學(xué)學(xué)報,1995,29(8):1-9.

    [3]岑文輝,趙慶,戴文祥.遺傳算法及在電網(wǎng)規(guī)劃中的應(yīng)用[J].電力系統(tǒng)及其自動化學(xué)報,1995,7(2):1-9.

    [4]盛四清,王浩.用于配電網(wǎng)規(guī)劃的改進(jìn)遺傳算法[J].電網(wǎng)技術(shù),2008,32(17):69-72.

    [5]張粒子,舒雋,等.基于遺傳算法的無功規(guī)劃優(yōu)化[J].中國電機(jī)工程學(xué)報,2000,20(6):5-8.

    [6]周雙喜,鄭智,等.基于多種群遺傳算法的無功規(guī)劃[J].電力系統(tǒng)及其自動化學(xué)報,2007,19(6):66-71.

    [7]劉科研,盛萬興,李運(yùn)華.基于改進(jìn)免疫遺傳算法的無功優(yōu)化[J].電網(wǎng)技術(shù),2007,31(13):11-16.

    [8]嚴(yán)太山,崔杜武,陶永芹.基于改進(jìn)遺傳算法的配電網(wǎng)故障定位[J].高電壓技術(shù),2009,35(2):255-259.

    [9]石琦,等.遺傳算法在電力系統(tǒng)日有功優(yōu)化調(diào)度中的應(yīng)用[J].電力系統(tǒng)及其自動化學(xué)報,2002,14(2):56-59.

    [10]馬志剛.基于改進(jìn)小生境遺傳算法的配電網(wǎng)故障恢復(fù)[M].河北:華北電力大學(xué),2009.

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