基于遗传算法的电力系统参数优化研究

电力系统中基于人工智能的参数优化方法研究

人工智能技术的快速发展为电力系统的参数优化提供了新的途径和方法。人工智能可以通过学习历史数据和分析复杂关联来优化电力系统的参数，从而提高系统的稳定性、效率和可靠性。本文将探讨电力系统中基于人工智能的参数优化方法的研究和应用。

首先，我们需要了解什么是电力系统的参数优化。电力系统参数包括发电机的输出功率、传输线的导纳，以及变压器的阻抗等。这些参数的优化可以改善电力系统的运行效率，减少能量损耗，提高系统的响应速度和稳定性。

传统的参数优化方法主要是基于数学模型和优化算法。然而，这些方法通常依赖于系统的准确数学模型和确定性的系统条件，无法应对复杂的非线性问题和不确定性。而人工智能技术可以通过学习数据和模式，自动调整参数，并根据实时数据对参数进行动态优化。

一种常用的基于人工智能的参数优化方法是神经网络。神经网络模型可以通过学习历史数据和系统状态来预测参数的最优值。通过训练神经网络模型，可以利用神经网络来优化电力系统的参数设置，从而提高系统的性能。此外，深度学习技术的快速发展为神经网络的应用提供了更多的可能性，使得优化效果更加准确和可靠。

另一种常用的基于人工智能的参数优化方法是遗传算法。遗传算法是一种模拟自然演化过程的优化算法，通过模拟基因遗传和突变，寻找系统的最优参数。遗传算法可以自动搜索参数空间，找到全局最优解或接近最优解，并能够应对多个目标函数的优化问题。在电力系统中，遗传算法可以应用于优化发电机的有功和无功输出，以及传输线的传输能力等重要参数。

除了神经网络和遗传算法，电力系统中还可以应用其他人工智能技术，如模糊逻辑、粒子群算法等。这些方法可以根据系统的实时状态和要求来调整参数，使系统保持最佳运行状态。此外，随着大数据技术和云计算技术的快速发展，电力系统可以收集和分析更多的数据，从而提高人工智能优化方法的准确性和可靠性。

在实际应用中，基于人工智能的参数优化方法已经得到了广泛的应用。例如，在电力市场中，通过优化发电机的输出功率和成本，可以实现市场经济效益的最大化。同时，优化电力系统的参数也可以提高可再生能源的利用率，促进可持续发展。

基于改进遗传算法的梯级水电站优化调度方法

摘要

随着能源问题的日益紧迫，水电站的调度与运营变得越来越重要。梯级水电站具有复杂的水电耦合特性，同时受到多种不确定性因素的影响，如水流变化、负荷波动等。优化梯级水电站的调度方法具有重要的现实意义。本文针对梯级水电站的优化调度问题，提出了一种基于改进遗传算法的调度优化方法。该方法从梯级水电站的实际调度运营考虑出发，综合考虑了水电调度相互耦合的影响，考虑了不同电站的优化特点，通过改进遗传算法对调度方案进行优化，得到最优的调度方案。本文采用了实例验证该方法的可行性与有效性，结果表明，该方法能够有效提高水电站的发电效率，降低水电站的运营成本，具有实用价值。

Abstract

Keywords: cascade hydropower station; optimization scheduling; improved

genetic algorithm

一、引言

梯级水电站具有上下游电站之间水位相互制约的复杂的水电耦合特性和复杂的发电机组负荷响应特性，受到多种不确定性因素的影响，如水流变化、负荷波动等。这些因素使得梯级水电站的调度问题变得十分复杂。为了解决这一问题，不少学者和工程技术人员进行了深入的研究。传统的调度方法往往基于规划、经验或试-and-error原则，具有计算复杂度高、求解速度慢等缺点。如何建立简单、准确、高效的梯级水电站的调度优化方法，是解决梯级水电站调度问题的重要研究方向。

遗传算法是一种模拟生物进化过程的全局优化算法，具有强大的全局搜索能力，适用于复杂的优化问题。针对梯级水电站调度问题，利用遗传算法进行调度优化已经得到了广泛的研究。但传统的遗传算法存在着陷入局部最优解的问题，同时求解速度较慢。本文针对该问题提出了一种基于改进遗传算法的调度优化方法，以期得到更优的调度方案，最终提高水电站的运营效率，降低运营成本。

通用低压电器（２００７№１）　・配网自动化・　

基于遗传算法的电网无功优化　

何正文　

（武汉大学电气工程学院，湖北武汉４３００７２）　

摘要：将遗传算法应用于电力系统无功优化，对遗传算法的编码方式、遗传算子　以及中止判据方面做了详细的阐述，建立了基于遗传算法的电力系统无功优化模型，避　免了常规数学优化方法的局部最优问题。计算机仿真结果表明，遗传算法能够更好地　收敛于全局最优解，能更切合电力系统运行的实际，能有效提高电压质量和降低网损。　该算法已应用于某地区无功优化软件，取得了较好的效果。　关键词：电力系统；无功优化；遗传算法　中图分类号：ＴＭ　７１４：１１Ｐ　３０１．６文献标识码：Ａ文章编号：１００１－５５３１（２００７）０１－００４０－０５　何正文（１９８１一），　男，硕士研究生，研　究方向为电力系统　运行与控制。　

Ｒｅａｃｔｉｖｅ　Ｐｏｗｅｒ　Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ　Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　

Ｇｅｎｅｔｉｃ　Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ　ｉｎ　Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ　Ｐｏｗｅｒ　Ｓｙｓｔｅｍ　

ＨＥ　Ｚｈｅｎｇ—ｗｅｎ　

（Ｓｃｈｏｏｌ　ｏｆ　Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ　ａｎｄ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｗｕｈａｎ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｗｕｈａｎ　４３００７２，Ｃｈｉｎａ）　

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａ　ａｐｐｒｏａｃｈ　ｔｏ　ｏｐｔｉｍａｌ　ｒｅａｃｔｉｖｅ　ｐｏｗｅｒ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｇｅｎｅｔｉｃ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｗａｓ　ｐｒｅｓｅｎｔｅｄ．Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ’Ｓ　ｍｅｔｈ－　ｏｄ　ｏｆ　ｃｏｄｉｎｇ．ｇｅｎｅｔｉｃ　ｏｐｅｒａｔｉｏｎｓ　ａｎｄ　ｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ　ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ　Ｗａｓ　ｅｘｐｌａｉｎｅｄ　ｉｎ　ｄｅｔａｉｌ　ａｎｄ　ａ　ｐｏｗｅｒ　ｓｙｓｔｅｍ　ｒｅａｃｔｉｖｅ　ｐｏｗｅｒ　ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ　ｍｏｄｅｌ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｇｅｎｅｔｉｃ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｗａｓ　ｓｅｔｕｐ．Ｖｉａ　ｔｈｅ　ｕｓｅ　ｏｆ　ｇｅｎｅｔｉｃ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ　ｔｈｅ　ａｐｐｒｏａｃｈ　ｃａｎ　ａｖｏｉｄ　ｔｈｅ　ｌｏｃａｌ　ｏｐｔｉｍａｌ　ｓｏｌｕｔｉｏｎｓ　ｉｎ　ｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌ　ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌ　ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ　ｐｒｏｂｌｅｍ．Ｔｈｅ　ｒｅｓｕｌｔ　ｆｒｏｍ　ｔｈｅ　ｃｏｍｐｕｔｅｒ　ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ　ｅｘａｍｐｌｅ　ｓｈｏｗｓ　ｔｈａｔ　ｔｈｅ　ｇｅｎｅｔｉｃ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ　ｃａｎ　ｎｏｔ　ｏｎｌｙ　ｃｏｎｖｅｒｇｅ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｇｌｏｂａｌ　ｏｐｔｉｍａｌ　ｓｏｌｕｔｉｏｎ　ｂｕｔ　ａｌｓｏ　ｉｍｐｒｏｖｅ　ｖｏｌｔａｇｅ　ｑｕａｌｉｔｙ　ａｓ　ｗｅｌｌ　ａｓ　ｒｅｄｕｃｅ　ｎｅｔｗｏｒｋ　ｌｏｓｅｓ，Ｔｈｅ　ａｐｐｒｏａｃｈ　ｈａｓ　ｂｅｅｎ　ｔｅｓｔｅｄ　ｉｎ　ｏｎｅ　ｌｏｃａｌ　ｒｅａｃｔｉｖｅ　ｐｏｗｅｒ　ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ　ｓｙｓｔｅｍ，ａｎｄ　ｇｏｏｄ　ｅｆｆｅｃｔｓ　ａｒｅ　ｏｂｔａｉｎｅｄ．　Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ　ｐｏｗｅｒ　ｓｙｓｔｅｍ；ｒｅａｃｔｉｖｅ　ｐｏｗｅｒ　ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ；ｇｅｎｅｔｉｃ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ（ＧＡ）　

第３１卷，总第１７８期　２０１３年３月，第２期　《节能技术》　ＥＮＥＲＧＹ　ＣＯＮＳＥＲＶＡ　ｎＯＮ　ＴＥＣＨＮＯＬ０ＧＹ　Ｖｏ１．３１，Ｓｕｍ．Ｎｏ．１７８　Ｍａｒｃｈ．２０１３，Ｎｏ．２　

基于遗传算法的有机朗肯循环系统参数优化　

刘伟庭　

（新疆电力设计院发电管理部，新疆乌鲁木齐８３０００２）　

摘要：在有机朗肯循环系统中，汽轮机进口压力与进１２温度是影响系统性能的重要因素。遗　传算法在参数优化方面，具有显著的优点，广泛的应用于优化领域，是目前影响较广泛、应用较多、　比较成熟的优化算法。本文采用遗传算法，对以Ｒ６００，Ｒ６００ａ，Ｒ２４５ｆａ，Ｒ２３６ｆａ，Ｒ２３６ｅａ，Ｒ６０１，　

Ｒ６０１ａ，ＲＣ３１８，Ｒ２２７ｅａ作为循环工质的有机朗肯循环系统进行参数优化，得出在特定的进口压力　和进口温度的条件下，系统具有最小的总不可逆损失。　

关键词：遗传算法；有机朗肯循环；系统总不可逆损失；进口压力；进１：２温度　中图分类号：ＴＫ１２３　文献标识码：Ａ　文章编号：１００２—６３３９（２０１３）０２—０１５５—０４　

Ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ　Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆ　Ｏｒｇａｎｉｃ　Ｒａｎｋｉｎｅ　Ｃｙｃｌｅ　

Ｓｙｓｔｅｍ　Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　Ｇｅｎｅｔｉｃ　Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　

ＬＩＵ　Ｗｅｉ・・ｔｉｎｇ　（Ｐｏｗｅｒ　Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ　Ｘｉｎｊｉａｎｇ　Ｅｌｅｃｔｒｉｃ　Ｐｏｗｅｒ　Ｄｅｓｉｇｎ　Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ，Ｕｒｕｍｑｉ　８３０００２，Ｃｈｉｎａ）　

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅ　ｔｕｒｂｉｎｅ　ｉｎｌｅｔ　ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ　ａｎｄ　ｐｒｅｓｓｕｒｅ　ｈａｖｅ　ａ　ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ　ｅｆｆｅｃｔ　ｏｎ　ｔｈｅ　ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ　ｏｆ　ｓｏｌａｒ　

ｏｒｇａｎｉｃ　Ｒａｎｋｉｎｅ　ｃｙｃｌｅ　ｓｙｓｔｅｍ．Ｇｅｎｅｔｉｃ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｈａｓ　ｔｈｅ　ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ　ａｄｖａｎｔａｇｅｓ　ｉｎ　ｔｈｅ　ａｓｐｅｃｔｓ　ｏｆ　ｐａｒａｍｅｔｅｒ　ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ａｎｄ　ｉｔ　ｉｓ　ｗｉｄｅｌｙ　ｕｓｅｄ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｆｉｅｌｄ　ｏｆ　Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｉｔ　ｉｓ　ｔｈｅ　ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ