微分进化算法来解决电力系统优化问题

资 源 简 介

微分进化算法来解决电力系统优化问题

详 情 说 明

微分进化算法（Differential Evolution, DE）是一种基于群体智能的全局优化算法，广泛应用于电力系统优化问题中。它通过模拟生物进化过程中的变异、交叉和选择等操作来寻找最优解，尤其适用于高维、非线性的大规模优化问题。

在电力系统优化问题中，微分进化算法可用于解决诸如经济调度、机组组合、无功优化等复杂问题。以40个粒子的大规模计算为例，算法首先初始化一个包含40个个体的种群，每个个体代表一个可能的解（如发电机的出力分布）。接着，算法通过变异操作生成新的候选解，常见的变异策略如"DE/rand/1"会随机选择三个个体进行差分计算。

交叉操作则决定了新生成的解与当前解的基因混合比例，通过交叉概率参数控制。最后，选择操作比较新解与旧解的适应度（如发电成本或网损），保留更优的解进入下一代。这种迭代过程持续进行，直到满足收敛条件或达到最大迭代次数。

微分进化算法在电力系统中的优势在于其并行搜索能力，能够有效跳出局部最优，且对目标函数的连续性要求较低。不过，针对40个粒子的大规模问题，算法的计算效率可能会受到种群规模的影响，因此需要合理设置变异因子、交叉概率等参数，或结合自适应机制来平衡探索与开发的效率。