用改进遗传算法求解电力系统负荷恢复

• 作者: 刘敏忠 张志毅 袁荣湘 陈允平
• 来源期刊: 华中科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 电力系统恢复 改进遗传算法 组合优化 负荷恢复
• 年，卷（期）: 2007,（7）
• 页码范围: 102-104
• 页数: 3页
• 分类号: TM732
• 字数: 2619字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1671-4512.2007.07.030

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈允平	武汉大学电气工程学院	203	6094	41.0	70.0
2	袁荣湘	武汉大学电气工程学院	87	1279	19.0	32.0
3	张志毅	武汉大学电气工程学院	15	227	7.0	15.0
4	刘敏忠	武汉大学计算机学院	7	115	4.0	7.0