基于混沌遗传算法的电力系统无功优化

• 作者: 冯小明 刘宝英 李慧 杨仁刚 耿光飞
• 来源期刊: 电力系统及其自动化学报
• 学科: 工学
• 关键词: 混沌优化 移民 混沌遗传算法 无功优化
• 年，卷（期）: 2006,（5）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 49-52
• 页数: 4页
• 分类号: TM761
• 字数: 3279字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-8930.2006.05.011

摘要

针对遗传算法在求解大规模电力系统无功优化问题中存在的收敛速度慢、易早熟的缺点,提出了一种新的无功优化算法--混沌遗传算法CGA.该方法结合混沌优化所具有的遍历性、随机性和规律性的特点,在遗传进化过程中引入混沌移民算子,通过混沌移民操作维持群体中染色体的多样性,以克服传统遗传算法中由于近亲繁殖所导致的早熟问题,确保算法的全局收敛性,加快计算速度.通过对某地区42节点系统进行仿真计算,该方法相比于简单遗传算法,计算速度提高了45%,收敛到全局最优的概率提高了1.25倍.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨仁刚	中国农业大学信息与电气工程学院	102	3302	31.0	55.0
2	耿光飞	中国农业大学信息与电气工程学院	38	775	14.0	27.0
3	冯小明		3	49	2.0	3.0
4	李慧	北京机械工业学院计算机及自动化系	11	84	6.0	9.0
5	刘宝英	中国农业大学信息与电气工程学院	4	108	3.0	4.0