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论文以模拟进化优化方法中的两个分支-遗传算法、进化规划为基础,对电力系统经济调度和最优潮流问题进行了较深入而系统的研究.主要成果有:论文利用遗伟算法求解经济调度问题时,模型中引入了线路安全性约束,同时,就算法方面对优化编码、评价个体优劣、选种、突变及收敛判据等问题作了进一步的探讨;并针对具体算例,对遗传算子、工作参数的优化选取进行了大量的数字仿真,这为保证获得全局或近乎全局最优解、应用于经济调度的并行遗传算法的开发、大规模及超大规模经济调度问题的求解打下了一定的基础.论文提出用进化规划求解计及阀点负荷的经济调度问题,并对算法的优化编码、评价个体优劣等方面进行了探讨,特别,对变异量如何取值,提出了一个具有一定通用特性的经验公式,以确保算法平稳收敛.研究结果指出进化规划适于求解任何带高度非线性及离散性因素的发电机耗量特性曲线的经济调度问题;同时还表明比用遗传算法更适于处理这类问题.论文首次提出了一种新颖的全局寻优算法-启发式进化规划.该法是将常规进化规划与梯度寻优技术有机地结合起来,在进化规划基础上,增加了区域变化方向这一重要环节.使得算法在有目的、有方向的辅助下进行多路并带有随机性寻优,较好地处理了获得全局最优解与运行效率之间的矛盾.论文首次将进化规划用于求解最优潮流问题.解算时,对算法的优化编码、评价个体优劣、约束项的处理、变异概率取值等方面作了探索性研究.研究表明,在较好地协调了全局收敛性与运行效率之间的矛盾的同时,在约束项的灵活处理、减少计算复杂度、避免陷入局部极小或接近最优解时难以收敛等方面显示了一定的优越性,进一步拓展了最优潮流计算方法的应用前景.论文各部分所做的工作均以算例系统进行了检验,达到了预期的效果,展示了良好的应用前景.