采用免疫搜索的电网电压非线性模型预测控制

对使用非线性微分-代数不等式方程的电力系统模型,采用免疫搜索算法非线性模型滚动预测控制.通过分级目标分解方法,根据每个预测时段上的控制性能要求,将全局多个控制目标分解为预测时段内的优化子目标,运用Pareto意义的子目标加权,集成为一个总目标函数.在搜索最优解中运用免疫算法,将具有多基因链结构的抗体来表达复杂优化问题的候选解,利用免疫算法的学习和记忆能力识别各预测时段内已求解的优化问题类型,用模式识别技术提取优良抗体的基因,预测未来时段内的最优解搜索过程估计出较好的初始解,以加快最优解搜索速度.将此方法和基于树搜索算法的非线性预测控制方法比较,通过一个6母线电力系统实例进行了仿真研究,结果表明：文中提出的算法改进具有更强的优化搜索能力和更好的实时性.     

基于人工免疫算法的电网负荷预测模型的研究

为了克服传统神经网络预测方法在网络结构设计和收敛效果等方面存在的缺陷.提出了一种进行电力系统负荷预测的新算法--人工免疫算法.该算法是根据高等动物免疫系统的机理而设计的,将目标函数和一部分不等式约束条件作为抗原,将搜索空间的解作为抗体,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选择,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,通过记忆细胞对抗体的抑制作用有效地摆脱局部最优点.应用该模型于阜新地区负荷预测的实例中,结果表明,该模型与传统的神经网络预测方法相比具有较强的自适应能力和较好的效果.     

动态无功优化的混合智能算法

针对存在离散控制设备动作次数约束的动态无功优化问题,提出免疫遗传算法和非线性内点法的混合算法.首先忽略控制设备的离散性和动作次数约束,采用非线性内点法求解初始优化解;然后按照控制变量的性质将原问题分解为连续优化与离散优化2个子问题迭代求解.在离散优化问题中,保持连续变量不变,采用免疫遗传算法优化离散变量,通过特别的编码方式使抗体自动满足动作次数约束;在连续优化问题中,保持离散变量不变,采用非线性内点法优化连续变量.混合算法充分结合了免疫遗传算法和非线性内点法的优点,能较快求解动态无功优化的近似最优解.IEEE14节点系统的仿真结果验证了混合算法的有效性.     

高非线性水质模型参数最优化估值的改进遗传算法实现

遗传算法是一种具有全局搜索功能的进化算法,对解决水质模型参数最优化估值问题针对性强,但该算法存在着局部早熟收敛和收敛速度慢两个不足,因此目前在水质模型参数优化中的应用主要以具有解析解形式的简单模型为主,解决多维非线性度高的综合水质模型参数最优化问题效果不佳.本文在标准遗传算法(SGA)的基础上,建立改进的实编码混合遗传算法(IRHGA),通过设定目标函数最大控制因子,运用SA算法拉伸适应度值,串行混合单纯形直接搜索算法三项主要改进措施,达到改善算法在非线性响应曲面陡峭峰谷间搜索时,不丢失最优解空间和后期有效分辨最优适应度的效果.以测试函数Rastrigin为验证,得到了已知的最优结果.最后,以高非线性水质模型的参数优化估值问题为实例进行验证,结果表明,针对非线性度高的陡峭曲面搜索,具有避免局部早熟收敛的优点.优化搜索过程中,各搜索个体全局均匀分布,对有可能被陡峭峰谷掩盖的最优点位置都能进行搜索,并且,在搜索后期接近最优点附近时,搜索分辨率高,速度比改进前更快.优化后的水质参数代入模型中,模拟所得结果与给定的实测值间误差更小,实现了高维复杂水质模型多参数的同时优化功能.该算法对其他非线性优化问题同样具有较好的适用性.     

基于人工免疫算法的电网负荷预测模型的研究

为了克服传统神经网络预测方法在网络结构设计和收敛效果等方面存在的缺陷。提出了一种进行电力系统负荷预测的新算法———人工免疫算法。该算法是根据高等动物免疫系统的机理而设计的,将目标函数和一部分不等式约束条件作为抗原,将搜索空间的解作为抗体,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选择,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,通过记忆细胞对抗体的抑制作用有效地摆脱局部最优点。应用该模型于阜新地区负荷预测的实例中,结果表明,该模型与传统的神经网络预测方法相比具有较强的自适应能力和较好的效果。     

求解多目标0/1背包问题的克隆选择算法

提出一种用于求解多目标 0/1 背包问题的新算法.新算法将抗体群中的抗体分为支配抗体和非支配抗体代替传统算法中对所有个体分配适应度值,解决了多目标优化问题中解的多样性的问题.先通过克隆操作实现全局择优,得到分布较广的Pareto-前端,接着采用免疫基因操作提高算法的局部搜索能力,同时采用抗体修正操作对由免疫基因等操作产生的不可行解进行修正,保证抗体在可行解范围内,并实现局部搜索.该算法与已有算法相比能更好地保持解的多样性、均匀性以及收敛性.仿真实验表明,新算法所得的 Pareto-前端分布最广,所得的解能较好地收敛到 Pareto-前端,并且将均匀性评价指标降低到1%以下.     

一种求解多目标车辆路径问题的改进免疫算法

免疫算法是模拟生物免疫系统功能的一种智能优化算法,它具有良好的全局搜索能力.文章设计了一种具有动态自适应性的免疫算法,在算法中引入年龄结构模型,采用一种基于rank排名方法的抗体浓度抑制思想,并利用变异算子更新抗体群,保证了进化过程中解的多样性,提高了搜索效率.将改进的免疫算法用于求解多目标车辆路径问题,实验表明,算法...     

大系统分解协调理论在电力系统动态调度中的应用研究

提出了电力系统动态优化调度问题的目标分解协调的新算法．基于大系统的分解协调理论，将动态优化调度模型按时段进行分解，通过目标函数的修正来协调时段间经济性与可靠性的要求．该方法既避免了统一解算所造成的维数灾问题，又系统化了各种解耦算法（正推、反推及双向推），将模型的算法统一起来．     

一种基于混沌搜索和贪婪模式的混合优化算法

混沌搜索算法具有搜索能力快,遍历性高的特点。在此基础上,引入MIMIC算法中的贪婪模式算法,目的是搜索一个变量的最优排列,使被选择的优良解集的概率分布与定义的概率分布最接近,从而得到最优解,进而加强了混沌搜索算法的局部搜索的能力。将算法应用于无约束优化问题,数值实验证明,该算法快捷高效,是一种有效的优化算法。     

基于改进人工蜂群优化的精馏过程再沸器控制

该文提出一种基于改进ABC优化微分先行PID控制器的方法,即首先采用跟随蜂阶段基于当前局部最优解搜索策略、采蜜蜂和跟随蜂阶段邻域搜索概率提高传统ABC算法的收敛速度和局部搜索能力,然后将以误差性能指标ITAE为目标函数,运用改进的ABC对已建立的Simulink控制系统模型进行PID控制器参数的优化.仿真结果表明,采用该文方法,可以自动的确定精馏过程再沸器控制中PID控制器最优参数,使整个系统获得较好的控制性能.