用改进遗传算法求解电力系统负荷恢复

被引：7

作者：

张志毅 ^{[1
]}

陈允平 ^{[1
]}

刘敏忠 ^{[2
]}

袁荣湘 ^{[1
]}

机构：

[1] 武汉大学电气工程学院

[2] 武汉大学计算机学院

来源：

华中科技大学学报(自然科学版) | 2007年 / 07期

关键词：

电力系统恢复; 改进遗传算法; 组合优化; 负荷恢复;

D O I：

10.13245/j.hust.2007.07.030

中图分类号：

TM714 [负荷分析];

学科分类号：

080802 ;

摘要：

对系统恢复过程中最后一个阶段的负荷恢复问题进行了研究.考虑系统恢复过程中负荷对电力需求优先级的不同,将电力系统的负荷恢复问题建模为多约束条件的组合优化问题,并用改进的遗传算法对问题进行求解.在选择策略中采用稳态策略、精英策略和重叠种群策略,提高了遗传算法搜索的遍历性并使算法具有群体爬山性.将各种约束条件与目标函数融合在一起,建立一种偏序关系来处理负荷恢复中的约束条件.求解的过程满足了系统的约束条件,不会出现系统的越限.算例结果表明了算法的有效性.

引用

页码：102 / 104

页数：3

共 6 条

[1] 电力系统大停电的自组织临界现象 [J].