基于改进遗传算法的船舶电力系统无功优化研究.pdf
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1、2 0 1 3年第 4期 工业仪表与 自动化装置 1 7 基于改进遗传 算法的 船舶 电 力 系统 无 功优 化 研 究 訾鸿 , 杨俊杰 , 宋婀娜 ( 1 黑龙江科技 大学, 哈尔滨 1 5 0 0 2 2; 2 中航 工业哈 尔滨飞机工业集团有限责任公司, 哈尔滨 1 5 0 0 6 6 ) 摘要 : 研 究了遗传算法应用于无功优化求解的运算流程 , 并且对遗传算法进行 了改进。应用改 进遗传算法对环形船舶电力系统进行 了优化计算 , 并与常规遗传算法的优化结果进行 了比较分析。 算例 结果表明改进 算法能有效地提高系统的寻优能力与收敛速度 。 关键词 : 船舶 电力系统; 无功优化 ;
2、 改进遗传算法 中图分类号 : U 6 6 5 文献标志码 : A 文章编号 : 1 0 0 00 6 8 2 ( 2 0 1 3 ) 0 4 0 0 1 7 0 4 The s t udy o f r e a c t i v e po we r o p t i mi z a t i o n o f s h i p po we r s y s t e m ba s e d o n i mpr o v e d g e n e t i c a l g o r i t h m Z I H o n g ,Y A N G J u n j i e , S O N G E n u o ( 1 H e i l
3、 o n g fi a n g U n i v e r s i t y o fS c i e n c e a n d T e c h n o l o g y , Ha r b i n 1 5 0 0 2 2, C h i n a; 2 A V I CHa r b i n A i r c r a f t l n d t r y G r o u p C o , L t d ,H a r b i n 1 5 0 0 6 6,C h i n a ) Ab s t r a c t : T h e flo w o f s o l u t i o n t o r e a c t i v e p o we r
4、 o p t i mi z a t i o n wi t h a p p l i e d g e n e t i c a l g o rit h m i s s t u d i e d a n d t h e g e n e t i c a l g o rit h m i s i mp r o v e d I mp r o v e d a l g o rit h m i s a p p l i e d t o t h e rin g s hi p p o we r s y s t e m a n d i s c o mp a r e d wi t h s t a n d a r d g e n
5、 e t i c a l g o r i t h mI l l u s t r a t i v e e x a mp l e s s h o w t h a t t h e i mp r o v e d g e n e t i c a l g o r i t h m c a n i mp r o v e t h e a b i l i t y o f l o o k i n g f o r t h e o pt i mi z a t i o n o f t h e s y s t e m a n d t h e s p e e d o f t h e e o nv e r - g e n c
6、e e f f e c t i v e l y Ke y wo r d s: s h i p p o we r s y s t e m ;r e a c t i v e po we r o p t i mi z a t i o n;i mp r o v e d g e n e t i c a l g o r i t h m O 引言 随着科学技术 的进步和生产生活的需要 , 现代 船舶电力系统的容量越来 越大, 对供 电的可靠性和 电能质量也提出了更高的要求 , 船舶 电力 系统 的经 济安全运行 E t 益受到重视 。电力系统无功优化和无 功补偿是船舶电力系统安全经济运行研究的一个重 要组成
7、部分 , 通过对船舶 电力系统无功 电源 的合理 配置和对无功负荷 的最佳补偿 , 不仅可 以维持 电压 收稿 日期 : 2 0 1 21 2 2 0 基 金项 目: 黑龙 江省教育厅科学技术研究项 目( 1 2 5 3 3 0 5 9 ) 作者简介: 訾鸿( 1 9 7 8 ) , 女( 满族) , 齐齐哈尔人, 硕士研究生, 毕 业于哈尔滨工程大学 , 讲师 , 主要从事电路、 电工电子技术等课程的 理论 和实践教学工作 。 水平和提高系统运行 的稳定性 , 而且可以降低系 统的电能损耗 , 使系统的运行费用降低。 电力系统无功优化是一个多变量、 多约束 的混 合非线性规划 问题 , 其操
8、作变量既有连续变量又有 离散变量 , 其优化过程十分复杂。遗传算法 ( G e n e t - i c A l g o ri t h m, 简称 G A ) 是一种基于 自然选择和遗传 机制的搜索算法 , 比较适合于求解 电力系统无功优 化问题。与传统方法相比, 该方法实现简单, 能方便 地处理优化问题 中的变量离散问题 , 并能以较大概 率达到全局最优解; 但其也存在局部搜索能力差, 寻 优速度慢 , 计算时间长等缺 陷。该文在遗传算法应 用于无功优化求解问题 的研究基础上 , 结合无功优 化的特点对遗传算法中“ 初始种群的生成” 做了适 当改进 , 并采用了 自适应的交叉变异率和二次变异
9、1 8 工业仪表与 自动化装置 2 0 1 3年第4期 的方法 , 目的是提高遗传算法在求解无功优化问题 时的性能。 1 基于改进遗传算法的无功优化 1 1 基于改进遗传算法的无功优化的操作设计 1 ) 编码 一 般遗传算法采用二进制编码 , 但是对于船舶 电力系统 , 由于其控制变量仅为发电机机端电压 , 在 某些应用中可以对其作为连续变量处理 , 故对它可 直接采用实数编码方式 。 2 ) 初始种群的产生 初始种群是 遗传算 法进 行搜 索 的起 点 , 虽然 G A具有很好的鲁棒性, 对初始解没有特定的要求, 但是一组好的初始解往往可以加快算法的收敛。若 初始种群 中基因串的适应度较高
10、, 包含有效基因的 概率越大 , 算法 的收敛速度也就越快。常规 的遗传 算法所采用的初始种群都是 随机产生的, 这种方式 的初始解 不能 包 含所 有元 素或 者 均匀 的分 布 解 空间。 该文产生初始种群时作 了一些改进 , 先随机生 成 条染色体, 然后按适应度大小选择 ( N , 这 条染色体就能以更大 的概率均匀的分布在 解空间, 包含更多的可行解元素, 从而保证初始种群 的多样性和完备性。同时 , 从这 条染色体 中选择 条适应度大的染色体进一步确保了初始种群的优 良品质。同其他初始化方法相比, 该方法简单明了, 并且省掉了大量的复杂计算。试验证明, 该方法能 有效地提高算法的收
11、敛速度和解的优化程度。 3 ) 适应度函数 适应度函数的设计要结合求解 问题本身的要求 而定 , 它是进行遗传操作的依据 , 直接影响到遗传算 法的性能 。文中 目标函数为在满足电压质量的情况 下 , 求解有功网损 的最小值 。在交叉操作 中采用的 适应度选取函数见式( 1 ) , 在变异操作中采用的适 应度选取 函数见式( 2 ) 。 若 目标函数为最大化问题 , 则适应度函数为 : F i t ( f ( ) )=_厂 ( ) ( 1 ) 若 目标函数为最小化问题 , 则适应度函数为 : F i t ( ) ) = 而1 4 ) 个体选择方法 ( 2 ) 传统的方法是轮盘赌选择 , 即先按
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