电力系统负荷恢复的并行遗传算法优化

本文主要探讨了电力系统负荷恢复优化问题的一种创新解决方案，针对电力系统在大规模停电事故后的快速恢复需求，作者将负荷恢复问题建模为一个多约束条件的组合优化问题。遗传算法因其在解决大规模组合优化问题上的优势被选中作为核心算法。研究者提出了一种粗粒度并行遗传算法，通过利用消息传递类并行软件开发环境提供的并行虚拟环境，采用master/slave架构进行并行编程，显著提升了算法的计算效率。 在并行遗传算法的设计中，关键在于整合约束条件和目标函数，构建一种顺序关系，确保在负荷恢复过程中始终满足系统的运行限制，避免系统运行超出极限。这在实际应用中尤为重要，因为系统越限可能导致二次停电风险增加，恢复过程延长，且可能降低优化解的质量，无法实现最大程度的负荷恢复。 作者注意到，在传统的负荷恢复方法中，如文献[3]所述，只考虑了稳态频率约束可能导致求得的近似解存在问题。为了克服这一不足，他们的算法考虑了负荷恢复过程中的优先级差异，使得优化策略更加全面，从而在尽可能快速恢复负荷的同时，保证了解的准确性和可靠性。 此外，本文的研究工作还得到了国家基金项目的资助，反映出电力系统负荷恢复优化问题在国际学术界的重要性和关注度。通过具体的算例结果，作者证明了所提出的并行遗传算法不仅能够有效地解决负荷恢复问题，而且在提升计算速度方面也表现出显著的优势，这对于电力系统的稳定运行和灾难恢复具有重要的实践价值。