改进遗传算法提升电力系统无功优化效率

本文主要探讨了"基于改进的遗传算法及在无功优化中的应用"这一主题，由作者徐超在辽宁工程技术大学理学院发表。电力系统无功优化是一个复杂的混合优化问题，涉及到连续和离散变量，对于电力系统的稳定运行、效率提升和经济损失的减少具有重要意义。传统遗传算法在处理这类问题时，往往面临计算效率较低和易陷入早熟现象的问题。 针对这些局限性，作者提出了一个改良的遗传算法，该算法结合了模仿算子、杂交算子和校正算子。模仿算子模仿生物界的进化过程，增强算法的适应性和多样性；杂交算子则允许不同个体间的基因交流，提高搜索空间的探索效率；校正算子则是为了防止算法局部最优，确保全局最优解的发现。这种改进旨在提高算法的搜索效率，同时保持良好的局部搜索能力，从而显著加快计算速度，提高无功优化的精度和实用性。 作者通过具体的算例来验证这个改进算法的有效性和正确性，证明它可以更有效地降低网络损耗、改善供电质量、保障系统安全，并最终提升整体经济效益。整个研究背景是在电力系统发展的背景下，为了应对大规模、复杂网络的挑战，提高电力系统的运行效率和安全性而进行的。 这篇文章深入研究了遗传算法在电力系统无功优化中的应用，针对其不足之处进行了创新改进，展示了遗传算法在解决实际电力工程问题中的潜力和价值。这对于电力行业的实践者和研究人员来说，是一个重要的技术突破和理论支持。