小生境遗传禁忌算法优化电力系统PMU配置：全局最优与多样性并重

电力系统PMU最优配置问题是一个关键的挑战，尤其是在现代电力系统中，随着规模扩大和WAMS技术的快速发展，确保PMU的有效部署变得尤为重要。PMU作为实时动态监控系统的核心，能够提供高精度的测量数据，帮助电网保持稳定。然而，由于PMU的成本较高，如何在保证潮流计算方程直接可解的前提下，减少PMU的数量，是一个典型的组合优化问题。 传统的解决方案包括文献[4]提出的潮流方程直接可解的概念，利用模拟退火算法（SA）在文献[5]中尝试解决，尽管这提高了解的多样性，但可能收敛速度较慢。文献[6]采用标准遗传算法，虽然增强了解的多样性，但存在容易早熟的问题。微分进化算法在文献[7]中被应用，虽然收敛速度较快，但对解的多样性不够重视。而文献[8]的方法在处理大规模网络时，构建约束关系的复杂性成为一个瓶颈。 本文提出了一种创新的混合优化算法，它以小生境遗传算法为主导，旨在克服传统遗传算法的早熟现象和解的多样性不足。小生境技术被引入，有助于算法在搜索过程中保持多样性的探索，同时结合禁忌搜索的思想，利用TSR算子进行交叉操作，增强算法的局部搜索能力和收敛速度。通过与标准遗传算法、模拟退火算法以及微分进化算法的对比实验，结果显示，这个混合算法不仅能够找到全局最优解，还显著提高了优化效率，展现出良好的自适应性和稳定性，满足了自治性、保稳性、经济性、强壮性、继承性和操作性等特性要求。 本文的研究对于电力公司的PMU配置决策具有实际意义，它提供了一种高效且实用的方法，对于推动电力系统的智能化管理和经济运行具有深远影响。随着电力系统向更高容量和更复杂的结构发展，这种混合优化算法有望在未来的电网规划中发挥重要作用。