改进遗传算法在风电光伏电网规划中的应用与选择算子优化

"本文主要探讨了在含风电光伏发电的电网规划中，如何改进选择算子以提高自适应遗传算法的性能。选择算子是遗传算法的核心组成部分，它决定了哪些个体在进化过程中被保留下来，从而影响算法的收敛性和最终解决方案的质量。 遗传算法的基本原理是模仿生物进化过程，通过种群迭代的方式寻找最优解。首先，种群由一系列基因编码的个体组成，每个个体代表一个可能的解决方案。在每一代中，根据适应度函数评估个体的适应度，然后通过选择算子（如轮盘赌选择、随机遍历抽样、局部选择等）挑选出更优秀的个体进行遗传操作，包括二进制交叉（如单点交叉、多点交叉等）、实值重组（如离散重组、线性重组等），以及变异（如个体级变异、基因座级变异，以及各种类型的二进制变异和实值变异）。 在含风电光伏发电的电网规划中，由于分布式电源的引入，需要特别考虑如何平衡电力供应的稳定性与可再生能源的利用效率。优化过程可能涉及到分布式电源的布点规划，这是一项复杂的决策问题，遗传算法通过不断迭代和优化，寻找最佳的布点方案，以确保电网的稳定性和能源的高效利用。 文中提到的最优保存策略是改进选择算子的重要手段，它通过比较新旧两代最高适应值，避免了可能导致算法退化的过度交叉和变异。这个策略确保了当前最优解不会因遗传操作而破坏，对于算法的收敛性和解决方案的质量至关重要。 下一步的工作可能围绕如何进一步优化选择算子，可能结合风电和光伏的实际特性，设计更精确的适应度函数，或者开发新的选择和变异策略，以应对电网规划中更具挑战性的复杂情况。 这篇文章深入讨论了遗传算法在电力系统规划中的应用，特别是针对风电和光伏发电这种可再生能源，如何通过改进选择算子来优化分布式电源的布局，以提升电网的整体性能。"