李亞巍

摘 要：文章首先對(duì)遺傳算法的基本概念進(jìn)行闡述，然后對(duì)文獻(xiàn)中提出的各類遺傳算法在電力系統(tǒng)中的不同應(yīng)用進(jìn)行述評(píng)，分析了它們?cè)诓煌娏ο到y(tǒng)問題中的應(yīng)用特點(diǎn)及改進(jìn)措施，促進(jìn)遺傳算法在該研究領(lǐng)域的進(jìn)一步發(fā)展。

關(guān)鍵詞：遺傳算法；電網(wǎng)規(guī)劃；無功優(yōu)化；故障恢復(fù)；故障定位；優(yōu)化調(diào)度

遺傳算法是基于基因遺傳學(xué)原理而實(shí)現(xiàn)的一種搜索算法，通過基因選擇、生殖、交叉、變異，不斷進(jìn)化以接近最優(yōu)解。隨著電力系統(tǒng)規(guī)模的不斷擴(kuò)大以及復(fù)雜度的提高，傳統(tǒng)求解方法暴露出越來越多的問題，遺傳算法以其獨(dú)有的特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)在電力系統(tǒng)有關(guān)問題的求解中異軍突起，在電網(wǎng)規(guī)劃、無功優(yōu)化、故障恢復(fù)等問題中得到了廣泛應(yīng)用。

1 遺傳算法概述

遺傳算法首先要進(jìn)行編碼，編碼的質(zhì)量對(duì)求解有很大影響，通常選取二進(jìn)制編碼。由于數(shù)制轉(zhuǎn)換的問題，也可用十進(jìn)制。究竟哪一種編碼更好，要根據(jù)具體的問題來決定。下一章中出現(xiàn)了諸如整數(shù)編碼、十進(jìn)制整數(shù)與實(shí)數(shù)混合編碼的形式，都是針對(duì)特定的問題進(jìn)行的相應(yīng)調(diào)整。

適應(yīng)度函數(shù)用來評(píng)價(jià)染色體的優(yōu)劣，對(duì)算法的性能有一定的影響。下一章在算法應(yīng)用時(shí)多將目標(biāo)函數(shù)作為適應(yīng)度函數(shù)。由于實(shí)際問題的復(fù)雜性，為了盡快找到最優(yōu)解，常引入罰因子，以加速尋找最優(yōu)解。

在遺傳算法中，控制參數(shù)主要包括染色體的長(zhǎng)度、種群的數(shù)目、遺傳操作的概率等。實(shí)際中，控制參數(shù)的選擇常依賴于經(jīng)驗(yàn)。下一章中有對(duì)種群數(shù)目、交叉率及變異率取值的討論，各文獻(xiàn)提出了相應(yīng)的解決方案，對(duì)各指標(biāo)的合適取值進(jìn)行了限定。

遺傳算法的核心就是各種遺傳操作方式，基本操作包括：（1）生殖：將適應(yīng)函數(shù)值大的染色體直接復(fù)制到下一代。常用輪轉(zhuǎn)法，方法相對(duì)公平，但受隨機(jī)性的影響，可能會(huì)漏選當(dāng)前最優(yōu)個(gè)體。（2）交叉：互換兩個(gè)染色體某一對(duì)應(yīng)位置的符號(hào)，形成兩個(gè)新染色體。（3）變異：將某一位或某幾位基因值逆變，形成一個(gè)新染色體。保證種群中遺傳基因的多樣性。

相比于其它優(yōu)化方法，遺傳算法采用編碼串進(jìn)行操作，問題的表述和求解更為靈活，算法在整個(gè)解空間中尋優(yōu)，具備全局搜索特性，不要求函數(shù)連續(xù)性和可導(dǎo)，適用范圍更廣。基于上述優(yōu)點(diǎn)，近年來遺傳算法已廣泛應(yīng)用于解決電力系統(tǒng)中的實(shí)際問題[1]。

2 遺傳算法在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用

2.1 遺傳算法在電網(wǎng)規(guī)劃中的應(yīng)用

文獻(xiàn)[2]首次將遺傳算法引入電力系統(tǒng)規(guī)劃領(lǐng)域，提出了改善收斂性的有關(guān)措施。如將好的品種以100%的概率直接遺傳到下一代；去掉一條線路時(shí)加入一條更優(yōu)的線路等。算例分析中對(duì)種群數(shù)目、保留優(yōu)良品種的數(shù)量以及交叉率的大小進(jìn)行了探討，具有較好的啟發(fā)性。文獻(xiàn)[3]利用整數(shù)編碼，以添加線路回?cái)?shù)作為決策變量。遺傳操作采用模板以提高隨機(jī)性，模板長(zhǎng)度和染色體長(zhǎng)度相同，模板與染色體中每個(gè)元素對(duì)應(yīng)，模板單元的值為1時(shí)，染色體對(duì)應(yīng)的元素參與操作，否則不變。染色體采用循環(huán)數(shù)組的結(jié)構(gòu)。最后對(duì)18節(jié)點(diǎn)算例進(jìn)行求解，計(jì)算時(shí)間提高了6-10倍，改進(jìn)措施價(jià)值明顯。文獻(xiàn)[4]將協(xié)同進(jìn)化思想引入配網(wǎng)規(guī)劃，提出基于協(xié)同遺傳算法的配網(wǎng)規(guī)劃方案。多個(gè)種群之間使用不同的目標(biāo)函數(shù)，采用不同交叉率和變異率，分別在不同解空間中進(jìn)行搜索，各個(gè)種群之間通過優(yōu)秀個(gè)體轉(zhuǎn)移以達(dá)到協(xié)同進(jìn)化的作用。最后算例的結(jié)果也驗(yàn)證了改進(jìn)算法的價(jià)值。

2.2 遺傳算法在無功優(yōu)化中的應(yīng)用

文獻(xiàn)[5]采用十進(jìn)制整數(shù)與實(shí)數(shù)混合編碼。選擇算子采用兩兩競(jìng)爭(zhēng)策略，從父輩染色體中隨機(jī)選取兩個(gè)個(gè)體，保存優(yōu)秀個(gè)體，淘汰較差個(gè)體。群體規(guī)模方面，前期使用大的群體規(guī)模，以獲得更多解空間的信息，然后再還原到正常群體規(guī)模，有助于最優(yōu)解的獲得。基于基因片間的均勻雜交，充分發(fā)揮每個(gè)控制變量的作用。文獻(xiàn)[6]引入移民和人工選擇的思想，采用多種群遺傳算法求解。各子種群進(jìn)行不同的遺傳操作，提高算法的全局搜索能力。子種群和精華種群之間進(jìn)行雙向流動(dòng)，促進(jìn)基因的傳播。算例分析證明了多種群遺傳算法在尋優(yōu)效率和迭代次數(shù)方面的優(yōu)勢(shì)。文獻(xiàn)[7]采用十進(jìn)制整數(shù)進(jìn)行編碼，把模擬退火、模糊邏輯和免疫算法相融合，通過退火免疫方法對(duì)抗體進(jìn)行選擇，交叉和變異算子利用模糊邏輯獲得，采用免疫系統(tǒng)的自我調(diào)節(jié)機(jī)制和免疫記憶功能提高遺傳算法的全局搜索能力，提高種群多樣性，避免陷入局部解。

2.3 遺傳算法在其他電力系統(tǒng)問題中的應(yīng)用

文獻(xiàn)[8]將遺傳算法用于故障定位，將個(gè)體分為雄性和雌性兩類，異性之間進(jìn)行遠(yuǎn)緣繁殖。引入助長(zhǎng)算子，對(duì)種群個(gè)體進(jìn)行一定概率的助長(zhǎng)。針對(duì)配電網(wǎng)呈輻射狀的特點(diǎn)，基于分級(jí)處理的思想，將全部配網(wǎng)分為主干支路和若干獨(dú)立區(qū)域，分別進(jìn)行故障定位，然后全局尋優(yōu)，顯著減少了計(jì)算量。文獻(xiàn)[9]利用遺傳算法求解電力系統(tǒng)有功優(yōu)化調(diào)度。求解分兩步，先用遺傳算法確定機(jī)組組合，再用等微增率求解負(fù)荷的優(yōu)化分配。求解機(jī)組組合時(shí)，將約束條件分開處理，或直接在遺傳操作中考慮，或用懲罰函數(shù)加到目標(biāo)函數(shù)中，有效提高了計(jì)算速度。文獻(xiàn)[10]將遺傳算法用于求解故障恢復(fù)，提出改進(jìn)小生境遺傳算法，構(gòu)造多目標(biāo)故障恢復(fù)模型，包括網(wǎng)絡(luò)損耗、節(jié)點(diǎn)最低電壓幅值、負(fù)荷恢復(fù)量和開關(guān)操作次數(shù)，對(duì)問題進(jìn)行優(yōu)化，顯著改善了解的收斂性。

上述文獻(xiàn)列舉了遺傳算法在電力系統(tǒng)中的廣泛應(yīng)用，可以看到這些應(yīng)用并不是單純的套用標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法的計(jì)算流程，而是針對(duì)電力系統(tǒng)中實(shí)際存在的問題，進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整，這些改進(jìn)的遺傳算法在實(shí)際應(yīng)用中均表現(xiàn)出了很好的收斂性，具有實(shí)用價(jià)值。

3 結(jié)束語

文章首先介紹了遺傳算法的基本概念，然后結(jié)合具體文獻(xiàn)，分述了遺傳算法在電力系統(tǒng)不同領(lǐng)域中的應(yīng)用。著重介紹了遺傳算法在電網(wǎng)規(guī)劃以及無功優(yōu)化方面的發(fā)展，同時(shí)也囊括了遺傳算法在故障恢復(fù)、經(jīng)濟(jì)調(diào)度、故障定位等方面的應(yīng)用。值得注意的是，遺傳算法也存在自身的缺點(diǎn)和不足，因此在實(shí)際應(yīng)用中，往往會(huì)根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行相應(yīng)改進(jìn)，實(shí)例證明這些改進(jìn)方法是可行而且有效的。

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