基于自适应免疫算法和预测-校正内点法的无功优化

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针对电力系统无功优化问题,将自适应免疫算法(adaptive immune algorithm, AIA)和预测-校正内点法相结合,提出了一种新的混合优化算法.先利用AIA进行大范围全局寻优,找到候选最优点,把它作为内点法的初始可行点,再通过预测-校正内点法在初始可行点的邻域内进行局部的确定性搜索,提高解的精度和速度;在此基础上,根据对偶间隙的变化过程,提出了对中心参数及相应障碍参数的改进选择方法,有效地避免了数值振荡,使计算精度及收敛速度均得到明显改善.将上述方法用于IEEE14节点系统,计算时间为2.0 s,优化后网损下降2.27%;而用于IEEE118节点系统,计算时间为322 s,优化后网损下降14.29%.这表明本文所提出的算法在计算速度和精度上较其他方法均有明显改进.
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