基于人工免疫算法的电力系统最优潮流问题的研究

摘要

最优潮流是一类典型的非线性规划问题，最优潮流计算上的困难限制了它在电力系统运行中的应用，在过去的40年中，人们提出了各种优化方法来解决此问题，至今未能取得公认的满意的成果。近年来人工免疫算法以独特的优点和机制为解决大规模非线性复杂问题提供了新的思路和方法，为解决电力系统中的相关问题提供了新的途径与手段。
　　 本文首先在介绍了国内外关于最优潮流算法的研究现状基础之上，对各类优化方法进行了比较和讨论，指出当前最优潮流的潜在研究方向。随后采用人工免疫算法对电力系统最优潮流相关问题进行研究。该方法利用人工免疫算法将最优潮流问题转化成一个无约束极值问题，该算法具有并行处理特征，鲁棒性好，易于实现，能够有效的提高算法的全局收敛能力和计算精度。该方法使用目标函数信息来指导在解空间中的搜索，克服了传统优化算法需要做假设和近似处理的困难。同时介绍了免疫算法的基本原理及计算步骤，分析了免疫算法能够避免陷入早熟收敛的原因。将免疫算法和最优潮流数学模型结合，利用免疫算法对最优潮流进行研究。由于目前最优潮流的免疫算法都是基于信息嫡理论的免疫算法，将基于矢量距理论的免疫算法应用于最优潮流计算，在计算两个抗体距离时采用矢量距离，针对最优潮流是多变量大规模的优化问题，对抗体基因编码采用实数编码，从而保持了较好的全局搜索能力。最后，应用此算法对IEEE30节点系统进行最优潮流计算，验证该算法的有效性，具有实用意义。

目录

文摘

英文文摘

第1章 绪论

1.1 最优潮流问题的提出及研究背景

1.2 最优潮流算法的国内外研究现状

1.2.1 最优潮流经典优化算法

1.2.2 最优潮流智能优化算法

1.2.3 最优潮流的算法比较

1.3 研究最优潮流的实际意义

1.4 本文所做的工作

第2章 人工免疫算法研究

2.1 人工免疫算法的预备知识

2.2 人工免疫优化机理

2.3 人工免疫算法的基本架构

2.4 算法控制参数和选择

2.5 人工免疫算法收敛性能测试

2.5.1 收敛性能指标

2.5.2 编码机制

2.6 本章小结

第3章 基于人工免疫的最优潮流算法

3.1 最优潮流的数学模型

3.1.1 最优潮流的变量

3.1.2 最优潮流的约束条件

3.1.3 最优潮流的目标函数

3.1.4 最优潮流的数学模型

3.2 最优潮流的潮流计算

3.2.1 潮流计算的数学模型

3.2.2 节点分类

3.2.3 牛顿法潮流计算

3.3 人工免疫法最优潮流

3.4 本章小结

第4章 算例分析

4.1 算例的原始信息

4.2 目标函数及参数选择

4.3 计算结果分析

4.4 本章小结

结论

参考文献

攻读学位期间发表的学术论文

致谢