针对电力系统无功优化问题, 提出一种改进小生境遗传算法来克服小生境遗传算法中小生境难以
确定的不足, 改善遗传算法容易陷入局部收敛和早熟的缺点. 通过模糊动态聚类分析方法实现小 …

在基本遗传算法(SGA) 的基础上, 引入生物学中小生境的概念, 制定了初始种群生成方法,
以保证个体的多样性, 从而形成可用于电力系统无功优化的小生境遗传算法. 应用此算法时 …

利用改进小生境遗传算法进行了电力系统无功优化计算. 算法主要做了以下改进:
设置个体之间的距离判别标准L 为动态函数, 保持了群体的多样性; 采用最优保存策略保证算法 …

无功优化是电力系统实现电压和无功功率最优控制和调度的基础, 阐述了一种基于混合差异进化
算法的新无功优化方法. 混合差异进化算法是一种直接随机搜索方法, 由在当前种群中随机采样 …

提出了一种改进的微分进化算法求解电力系统无功优化问题. 在进化过程中,
该算法根据进化情况采用动态参数调整机制提高算法的搜索效率, 并且对种群重叠状况进行实时 …

提出一种配电网全网无功优化方法, 该方法将整个配电网划分为高, 中, 低压3 个等级,
各级电网再根据自身特点分解为优化单元, 遵循从下至上优化的原则, 上级主网优化时计及下级 …

遗传算法是近年被广泛应用于配电网无功优化的一种新型的优化算法. 本文在基本遗传算法(
SGA) 的基础上, 提出基于定制的初始种群的形成方法以保证个体的多样性; …

将遗传算法应用于电力系统无功优化. 针对传统遗传算法中存在的易陷入局部最优解和后期收敛
速度慢的问题, 在简单遗传算法(SGA) 的基础上, 提出更加有效的算法即改进遗传算法(IGA) …

基于遗传算法与内点法, 文中提出了一种新颖的混合策略来求解无功优化问题:
不考虑无功优化中的离散约束, 采用内点法求解得到初始解; 根据优化变量的不同性质 …

针对目前电力系统无功优化算法所存在的问题, 提出了一种将遗传算法与模拟退火算法及牛顿
下山法相结合的混合求解算法. 首先根据个体适应度值进行自适应交叉和变异操作并采用模拟 …