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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
资料介绍
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（完整内容请下载后查看）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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