【摘 要】
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为充分发挥遗传算法和内点法在求解无功优化问题中的优势,提出了一种混合算法用于电力系统的无功优化,将无功优化问题分解为离散优化和连续优化2个子问题,采用遗传算法和内点
【机 构】
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四川大学电气信息学院南充电业局四川大学电气信息学院四川省成都市四川省成都市四川省南充市
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为充分发挥遗传算法和内点法在求解无功优化问题中的优势,提出了一种混合算法用于电力系统的无功优化,将无功优化问题分解为离散优化和连续优化2个子问题,采用遗传算法和内点法分别求解。首先在遗传算法初始群体的确定中嵌入内点法计算,在改善遗传算法初始种群质量的同时求解连续优化子问题,并在初始种群中添加一组纯内点法的优化结果,使系统在一种次优状态再转入离散优化子问题,缩小搜索空间,大大加快了遗传算法的收敛速度。并对两种算法进行了实用性的改进,提高了算法的寻优效率。IEEE30节点系统仿真计算结果表明,与其他混合算法相
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