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种群优化人工鱼群算法在输电网扩展规划的应用

更新时间：2019-11-16 15:13:38 大小：939K 上传用户：杨义查看TA发布的资源 标签：人工鱼群算法输电网 下载积分：0分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

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第38 卷 第23 期  
2010 年12 月1 日  
电力系统保护与控制  
Power System Protection and Control  
Vol.38 No.23  
Dec. 1, 2010  
种群优化人工鱼群算法在输电网扩展规划的应用  
李如琦，王宗耀，谢林峰，褚金胜  
（广西大学电气工程学院，广西 南宁 530004）  
摘要：将遗传算法与人工鱼群算法有机融合，提出一种种群优化人工鱼群算法，采用分别对部分人工鱼个体进行选择、交叉、  
变异操作的策略，调整优化人工鱼种群结构，较好地兼顾局部搜索和全局搜索。通过与粒子群算法、基本的人工鱼群算法在  
Garver-6节点、Garver-18节点和Garver-24节点系统仿真计算比较，证明了种群优化人工鱼群算法的正确性和有效性。  
关键词：输电网扩展规划；人工鱼群算法；遗传操作；种群优化  
Population optimization artificial fish school algorithm applied  
in transmission network expansion planning  
LI Ru-qi，WANG Zong-yao, XIE Lin-feng，CHU Jin-sheng  
（School of Electrical Engineering，Guangxi University，Nanning 530004，China）  
Abstract：Combined genetic algorithm with artificial fish school algorithm organically，this paper proposes a population optimization  
artificial fish school algorithm. Some individual artificial fish are carried out using selection，crossover and mutation operations strategy  
respectively to adjust and optimize the artificial fish population structure，and gain a better balance between local search and global  
search. Comparing with particle swarm optimization algorithm and artificial fish school algorithm in simulation results of  
Garver-6-bus-system，Garver-18-bus-system and Garver-24-bus-system, the correctness and validity of population optimization  
artificial fish school algorithm have been testified．  
Key words：power transmission network planning；artificial fish school algorithm；genetic manipulation；population optimization  
中图分类号： TM715  
文献标识码：A  
文章编号： 1674-3415(2010)23-0011-05  
计算效率高等突出优点，成为近年来研究的热点，  
并在应用中取得了很大成效[3]。  
0 引言  
输电网扩展规划的任务是在一定的规划期内负  
荷增长情况及电源规划方案已知的前提下，确定相  
应的最佳电网结构，在满足可靠性约束的同时力求  
建设费、运行费等费用最小[1]。目前，求解输电网  
络规划的主要方法分为三类：启发式方法、数学优  
化方法和现代启发式方法[2]。启发式方法以直观分  
析为基础，计算和应用都很方便，但是无法保证解  
的最优性。数学优化方法能够从理论上保证规划方  
案的全局最优，但是由于输电网扩展规划变量数很  
多，约束条件复杂，兼有离散性、非线性，所以求  
解相当复杂，特别是当网络规模增大时，往往会出  
人工鱼群算法[4]是李晓磊等在本世纪初提出的  
一种模拟鱼群行为的随机搜索方法，是群体智能思  
想的一个具体应用。它的主要特点是不需要了解问  
题的特殊信息，只需要对问题进行优劣的比较，一  
般整体优化过程的收敛速度较快。但它也存在一些  
不足：当一部分人工鱼处于漫无目的的随机移动或  
人工鱼陷入局部最优时，收敛速度将大大减慢。遗  
传算法是Holland 教授[5]首先提出来的一类仿生型  
进化算法，是一种自适应全局优化概率搜索算法，  
具有多路径搜索、隐并行性、随机操作等特点。作  
为一种较成熟的优化算法，遗传算法已应用于电力  
现“维数灾难”。现代启发式方法是运用计算机技术， 系统规划、运行、故障诊断、潮流计算和控制等许  
模仿某些自然现象的运行机制研究出的优化求解算  
法，有遗传算法、禁忌搜索算法、模拟退火算法、  
蚁群算法、粒子群算法等，该类算法具有对目标函  
多领域。本文将遗传算法和人工鱼群算法有机融合，  
提出种群优化人工鱼群算法，通过分别对部分人工  
鱼个体进行选择、交叉、变异等遗传操作，在改善  
数和约束函数要求宽松、跳出局部极值的能力较强、 人工鱼个体品质的同时，调整优化人工鱼种群结构，  

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