人工智能在最优潮流中的应用综述
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人工智能在最优潮流中的应用综述
健电书
素可以通过模糊集理论描述此外对于不同量纲相互冲突的多目标优化问题和综合评判问题也适合采用模糊规划求解模糊集理论为解决具有可伸 ,。
。
,
、
性遗传到后代是具有稳定收敛域的全局优化方法 目标函数或约束条件的复杂的非线性优化问题 。
,
。
它们均可用于求解组合优化问题以及存在
不可微的 只
缩约束的多目标优化问题提供了新途径在研究过程中首先出现的是 , ,,
。
是在具体实现上存在差别比较如表 表 Ta b 1 .
,
l
所示 卿
。
DC
模糊潮流模 ,
1 n o
典型模拟进化方法比较 f typ ic a l s im G A u
型其中用模糊量表示负荷和发电量的不确定性
Co m p a r is o
la te d
evo u to n a i
l
a
l, r i th m ES
s
控制变量为发电机的有功输出[模糊模型 ,
’
「
;
然后发展到 O PF
Ac 主要算子数字串表示方式选择方法生物模拟方式
EP
。
在约束的处理上有人将
,
问题的约 ,
交叉 二进制
变异 由解的形式决定
变异 由解的形式决定
束归为必须遵循的硬约束和可以适当越限的软约
随机种族模拟
随机种族模拟 行为联系
确定 个体模拟
束利用模糊集把软约束和目标函数模糊化得到模糊 o PF问题: L“ 。
进化规则优势应用领域
遗传继承求解组合优化问题
行为联系求解连续变t的优化间题
文献[ 7」在故障约束的 O PF问题中引人模糊逻辑将正常运行费用最小和故障后校正时间最短 ,
3 1 1 . .
遗传算法 (G A ) , 、
,
的双目标优化问题通过确定一个裕度参数转化为
,
,
之前有人将简单遗传算法 (S G A )用于 O PF的”求解提出了 sG A基本遗传操作器[然而 sG A ,
。
,
考虑软约束在内的模糊单目标函数 ,
。
该模糊表达式
由于搜索空间和染色体长度的限制在大系统的应 用中易于陷入局部极值且收敛速度过慢 , ,
,
包括模糊目标和硬约束两部分软约束被并入模糊 目标 。
。
因此文 ,
,
解决了传统多目标函数合成中的寻找合适权 。
重因子的困难
13]在文献〔 12]的基础上做了改进增加了改献〔进遗传操作器 (主要针对良种 )和概率为 0 2的一
8」文献「针对以有功网损和发电总耗量最小为
系列特定问题操作器 (针对基因交换复制突变 、
、
目标的 O PF问题确定出适当的隶属函数将多目 ,
,
等 )仿真实验证明改进遗传算法 ( E G A )在大系统 ,
标优化问题模糊化成单目标问题然后引入满意度将模糊 ,,
,
,
应用中具有更高的效率和精度
。
O PF问题
进一步转化成非线性规划问 。
文献 L1 4]将遗传算法与模糊控制方法相结合
题最终通过常规方法获得最优解 OP F
应用于 ,
OP F
的计算 ,
文中以
全网总耗量和有功网 ,
9〕 )改善文献〔提出用模糊二次校正方法 ( FSC S
损最小为目标函数各节点电压的幅值为可伸缩约
的预测
一
I PA )中的互补条校正内点算法 ( PC ,
束形成双目标可伸缩优化问题通过模糊化转化成
件
。
在二次校正中 F S , ,,
CS通过模糊逻辑 ,
,
为每一互
补对估算一个更合适的障碍参数而非使用同一固定值同时通过分解仅对严重偏离中心路径的互 C补对进行二次校正以加快 P I ,
单目标问题并在后续计算中对传统 G A作了改进按个体不同的适应值考虑不同的杂交方式以最优个体最少保留代数与最大遗传代数的结合作为终 。 ,
,
PA
的收敛速度
。
止进化准则加快了进化速度并跳出局部极值获
,
,
,
3
墓于行为模拟方法的
O PF
的应用 行为模拟方法是基于感知 方法 ,
—
进化方法
得全局最优解 15」文献〔为避免 G ,
。
A
方法可能出现的局部极值 A
问题提出使用人工免疫算法 ( A I的方法 ,。
)解决 O P F问题 ,
。
模拟人在控制过程中的智能活动和行为特 、 、、
—
行为模型的研究 ,
根据免疫系统中对外来抗原的识别机制 ,
将目标函数结合一部分不等式约束条件与抗原相对 应将搜索空间的解与抗体相对应依据抗原与抗体的结合力以及抗体之间的结合力对解进行评价和选
性如自寻优自适应自学习自组织等来研究和
实现人工智能进化方法是一类典型的行为模拟具体方法主要包括模拟进化模拟退火等 3 1模拟进化优化方法[’川该方法是通过对优胜劣汰的自然进化过程进行模拟与抽象而得到的一类随机或自适应的优化方法主要的 3种方法体系为遗传算法 ( G A )进化规划 (E P )和进化策略 (E S ) 3种方法在原理上是相似的都是基于自然选择和遗传机制的启发式搜索在进化中使适应性强的个体得以生存并将其优良特 、
。
,
。
择通过抗体之间的相互激励作用提高了最优点附 近的搜索效率并通过记忆细胞对抗体的抑制作用 ,
,
.
0
有效地摆脱局部最优点 3 .
。
1 2 .
。
、
进化规划 ( E P ) 16」文献〔利用进化规划 (E P )解决以发电费用 。
,
最小为目标函数的 O PF问题 ,
先将发电机节点的
,
,
电压幅值和有功功率作为优化的
控制变量引人编码解算潮流形成初始种群;再将输出变量的不等式
,
,
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