| 【中文题名】 | 基于免疫遗传算法的无功优化研究 |
| 【英文题名】 | Research of Reactive Power Optimization Based on Immune Genetic Algorithm |
| 【学科专业】 | 电力系统及其自动化 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2003-7-1 |
| 【中关键词】 | 电力系统,无功优化,遗传算法,免疫系统,免疫遗传算法, |
| 【英关键词】 | power system,reactive power optimization,genetic algorithm （GA）,biological immune system,immune genetic algorithm （IGA）, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化基础理论>人工智能理论>> |
| 【论文摘要】 |
电力系统无功优化是保证系统安全、经济运行的一项有效手段，是降低网损、提高电压质量的重要措施。因此，电力系统无功优化问题的研究，既具有理论意义，又具有实际应用价值。
电力系统的无功优化问题是一个多变量、多约束的混合非线性规划问题，其操作变量既有连续变量又有离散变量，使得优化过程十分复杂。针对无功优化问题的特点，本文提出了一种应用于电力系统无功优化的新算法——免疫遗传算法。该算法在改进交叉、变异、选择等算子的基础上，继承和发展了遗传算法的基于多点搜索、处理离散变量、适用范围广等诸多优点。同时，针对遗传算法在收敛计算后期，由于种群趋向单一化，出现早熟现象而陷入局部最优解的缺点，借鉴生物原理的免疫系统，设计出抗体浓度计算、抗体的抑制/促进、构造记忆单元等多个免疫算子，并与遗传算子进行有效结合。免疫遗传算法通过抗体之间的相互激励作用大大提高抗体的多样性，动态调整群体收敛性和种群的多样性之间的平衡，有良好的全局收敛能力和收敛速度。
把免疫遗传算法应用于电力系统的无功优化问题中，并编制了相应的计算软件。该软件采用面向对象的程序设计与编程方法，使程序易于修改、调试和移植，并可方便地计算不同... |
| 【论文题纲】 |
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第一章 绪论 |
6-16 |
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§1．1 无功优化的目的和意义 |
6-7 |
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§1．2 国内外的研究方法概述 |
7-14 |
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§1．3 论文的主要工作 |
14-16 |
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第二章 免疫遗传算法 |
16-27 |
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§2．1 遗传算法的发展及其应用 |
16-17 |
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§2．2 遗传算法的定义及其特点 |
17-18 |
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§2．3 遗传算法模型 |
18-24 |
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§2．4 免疫遗传算法原理 |
24-27 |
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第三章 无功优化数学模型的建立 |
27-36 |
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§3．1 无功优化方法的一般描述 |
27-28 |
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§3．2 基于免疫遗传算法的无功优化模型 |
28-29 |
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§3．3 应用于无功优化的免疫遗传算法操作模型 |
29-36 |
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第四章 程序设计 |
36-43 |
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§4．1 程序设计的基本思想 |
36 |
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§4．2 潮流计算和程序框图 |
36-39 |
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§4．3 无功优化计算和程序框图 |
39-41 |
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§4．4 无功优化计算程序的实用化考虑 |
41-43 |
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第五章 算例分析 |
43-63 |
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§5．1 IEEE-30节点系统算例分析 |
43-52 |
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§5．2 福建某地区电网无功优化分析 |
52-63 |
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第六章 结论 |
63-65 |
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致谢 |
65-66 |
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参考文献 |
66-68 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.386766 |
