【摘 要】
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标准遗传算法(SGA)在用于实际大规模电网的优化过程中存在着搜索空间大、计算时间长的问题。本文提出一种结合灵敏度分析的改进遗传算法，在SGA分析中结合灵敏度产生新的个体，并由灵敏度对SGA的无功补偿结果进行调整。在无功优化中采取两步简单的措施，将遗传算法应用于对新加无功补偿设备容量的确定，使其更适用于实际电力系统。算例分析结果表明本文的方法是切实可行的。
【机 构】
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华南理工大学电力学院,510640 广州市防雷检测所,510030
【出 处】
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中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十三届学术年会
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标准遗传算法(SGA)在用于实际大规模电网的优化过程中存在着搜索空间大、计算时间长的问题。本文提出一种结合灵敏度分析的改进遗传算法，在SGA分析中结合灵敏度产生新的个体，并由灵敏度对SGA的无功补偿结果进行调整。在无功优化中采取两步简单的措施，将遗传算法应用于对新加无功补偿设备容量的确定，使其更适用于实际电力系统。算例分析结果表明本文的方法是切实可行的。
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