分布式并行遗传算法在电力系统无功优化中的应用

"基于分布式并行遗传算法的电力系统无功优化 (2008年)" 本文探讨了在电力系统无功优化中应用分布式并行遗传算法的问题，旨在解决传统遗传算法在寻找最优解时存在的质量和计算时间问题。作者刘科研、李运华和盛万兴在2008年发表的这篇论文中，提出了一种结合遗传模拟退火算法和MPI（Message Passing Interface）技术的新型分布式并行计算方法，以优化电力系统的无功功率分配。 在电力系统中，无功功率的优化是提高系统效率和稳定性的关键因素。传统的遗传算法在处理此类大规模优化问题时，可能存在寻优质量不佳和计算耗时过长的缺点。为了克服这些挑战，研究者引入了计算机集群环境，利用并行计算的优势提高算法性能。他们设计了一种多进程的分布式集群计算模型，其中每个进程代表一个子种群，通过个体迁移策略协调各子种群间的优化过程。 遗传模拟退火算法是一种融合了遗传算法和模拟退火机制的优化方法，它结合了全局搜索和局部搜索的能力，有助于跳出局部最优，寻找更优解。而MPI技术则用于实现进程间的通信和数据交换，确保并行计算的有效性。 在算法设计中，研究者引入了计算效率的概念来评估计算负载状态，并通过动态调整种群大小进行负载平衡。这种动态种群策略可以根据计算需求动态增减个体数量，以适应不同规模的电力系统优化问题。 实验部分，研究者利用标准的IEEE 14节点系统和一个实际电力系统的无功优化计算案例，验证了该算法的稳定性和并行效率。结果显示，提出的分布式并行遗传算法在保持高稳定性的同时，能够显著减少计算时间，适用于解决大规模电力系统的无功优化问题。 该研究对于理解和改进电力系统优化中的计算方法具有重要意义，为未来解决类似复杂优化问题提供了新的思路和技术支持。其贡献在于将并行计算技术与优化算法相结合，提升了电力系统无功优化问题的求解质量和效率，对实际电力系统的运行管理有着实际的应用价值。