改进免疫遗传算法在配电网规划中的应用

"基于改进免疫遗传算法的配电网网架规划 (2007年)" 本文详细探讨了一种利用改进免疫遗传算法解决配电网网架规划问题的方法。配电网网架规划是电力系统中的关键环节，它涉及到网络结构优化，旨在最小化网络年费用，同时满足线路传输容量、电压降以及配电网辐射性的约束条件。传统优化方法在处理这类复杂的组合优化问题时往往存在效率低下的问题。 免疫遗传算法结合了生物免疫系统的特性，如抗体多样性的保持机制和基于抗体浓度的动态调整，以及一般进化算法的随机搜索能力。这种算法在处理配电网网架规划时，能够有效提升种群多样性，增强遗传算法的全局寻优性能。优化模型以网络年费用最小化为目标，通过调整线路配置来降低运营成本。 文章指出，为了满足配电网的辐射性要求，研究者采用了备选网络的生成树作为初始解，避免了随机生成初始可行解时可能遇到的时间消耗。同时，借鉴了支路交换的概念，设计了杂交算子和变异算子，以简化辐射性检查过程，增强了算法的寻优效率。 作者通过实例验证了改进免疫遗传算法的有效性，并对比了常规免疫遗传算法，结果显示，所提出的算法在计算速度上有显著提升。这表明，改进免疫遗传算法在解决配电网网架规划问题上，不仅能够找到更优解，而且计算效率更高，对于实际的电力系统优化具有重要应用价值。 该研究工作对于电力工程领域的理论研究和实践应用具有积极意义，为配电网的改造和建设提供了新的优化工具，有助于提高供电质量和经济效益。同时，这种方法也对其他领域的组合优化问题提供了一种可能的解决方案。