电力系统无功优化的反向优化差分进化算法

电力系统无功优化问题是一个复杂的多目标、多约束、非线性的混合整数优化问题,针对基本差分进化算法易陷入局部最优解、收敛速度慢的缺点,首次引入反向优化差分进化算法应用于解决电力系统无功优化问题。反向优化差分进化算法利用基于反向的优化对种群进行初始化,可以获得适应度更优的个体,从而加快了收敛速度;根据一定的跳变率,对种群逐代进行动态跳变,增加了种群的多样性,可以避免算法陷入局部最优解。以系统的有功网损最小为目标函数同时兼顾电压的合理分布,对IEEE-14节点系统进行了无功优化仿真计算,并与其他优化算法进行了比较,结果表明该算法具有较强的全局寻优能力,且收敛速率较快,收敛精度高,鲁棒性好,可较好地解决电力系统无功优化问题。