基于免疫禁忌混合算法的多目标最优潮流计算

资 源 简 介

基于免疫禁忌混合算法的多目标最优潮流计算

详 情 说 明

电力系统最优潮流计算是电力系统运行和规划中的核心问题之一，旨在满足系统各种约束条件的同时，优化多个相互冲突的目标函数。传统的单目标优化方法往往难以满足现代电力系统对经济性、安全性和环保性等多方面要求，因此多目标最优潮流计算应运而生。

免疫禁忌混合算法结合了免疫算法和禁忌搜索两种优化技术的优点。免疫算法模拟生物免疫系统的抗原识别和抗体产生机制，具有全局搜索能力强和群体多样性保持的特点。禁忌搜索则通过建立禁忌表来避免重复搜索，具有较强的局部寻优能力。两者的结合既能保证算法的全局收敛性，又能提高局部搜索效率。

在多目标最优潮流问题中，算法需要考虑发电成本最小化、网损最小化、电压稳定性等目标。免疫禁忌混合算法通过构建抗体群来表示潜在的解决方案，利用抗体的亲和度来评估解的优劣。在进化过程中，算法采用非支配排序和拥挤度计算来保持Pareto前沿的多样性和均匀分布。

该算法在解决含有多重约束的复杂电力系统问题时表现出色，特别是在处理离散变量（如变压器分接头、电容器组投切等）与连续变量（如发电机出力）混合优化的问题时具有明显优势。通过适当调整免疫算法的克隆选择参数和禁忌搜索的禁忌表长度，可以在搜索深度和广度之间取得良好平衡。

在实际应用中，免疫禁忌混合算法求解的多目标最优潮流可以为调度人员提供一组分布均匀的Pareto最优解，帮助决策者根据实际需求选择最合适的运行方案。该算法已在多个标准测试系统和实际电网中得到验证，显示出良好的收敛性和鲁棒性。