分布式并行遗传算法在电力系统无功优化中的应用

"基于并行遗传算法的电力系统无功优化 (2004年)" 本文主要探讨了在电力系统无功优化问题上的创新解决方案，即利用并行遗传算法来提高计算效率和求解质量。无功功率优化是电力系统运行中的关键环节，它直接影响到电网的稳定性、效率和网络损耗。传统的优化方法在处理大规模电力系统时往往面临计算量大、耗时长的挑战。 并行遗传算法是一种借鉴生物进化原理的优化技术，通过模拟自然选择、遗传和突变等过程来搜索问题的最优解。在本研究中，作者提出了一种基于局域网的分布式并行遗传算法，利用主从式模型将计算任务分散到多台计算机上，以实现并行计算。主处理器负责协调和管理整个计算过程，而从处理器则并行执行具体的计算任务，这极大地提升了计算速度。 针对无功优化的特点，研究者对目标函数的选择和遗传操作进行了改进。目标函数通常是为了最小化网络损耗或最大化系统稳定性，而遗传操作包括个体选择、交叉和变异等步骤。这些改进旨在更好地探索解决方案空间，寻找全局最优解，而非陷入局部最优。 算例分析显示，该并行遗传算法不仅能够显著降低电力系统的网络损耗，改善电网性能，还能够明显提升计算速度，这对于实时监控和调整电力系统无功功率配置具有重要意义。这种高效优化方法对于大型电力系统的运行管理和控制策略制定提供了有力的工具，有助于提升电力行业的整体运营效率。 关键词：并行计算；遗传算法；无功优化 中图分类号：TM761（电力系统自动化）；TP18（计算技术、计算机技术） 文献标识码：A 该研究由华北电力大学电力工程系的盛兆俊、刘观起和马燕峰完成，发表于2004年1月的《华北电力大学学报》第31卷第1期，展示了在信息技术与电力工程结合领域的最新进展。