经典算法优缺点

针对电力系统无功优化问题中非线性、多约束、多目标、连续和离散变量并存的事实特点3，目前无功优化研究的重点主要集中在两个问题上，第一是建立合适的二是选择合适的无功优化方法。对于第一个问题，一般采用通过对具体问题的具体分析，建立的数学模型必须首先符合电力系统的运行条件和项目约束，然后根据个人偏好来确定期望的目标函数。对于第二个问题，它目前被广泛使用。的无功优化方法主要分为两类：经典数学优化方法和新型人工智能优化方法。这两种方法类方法已广泛应用于电力系统无功优化。1.2.1经典数学优化算法经典数学优化算法的基本思想是：首先，选择一个合适的初始值并不断重复当迭代结束条件满足时，它收敛于局部或全局最优解。无功优化中最常见的数字学习优化算法主要包括线性规划法、非线性规划法、混合整数规划法和动态规划法划船等。(1)线性规划线性规划法的原理是利用泰勒公式对目标函数和约束条件进行数学变换省略高阶项后，电力系统无功优化的非线性问题转化为线性问题。典型的线性规划的主要方法是内点法和灵敏度分析法，这种方法的优点在于它的成熟性。该模型简单、快速、收敛。然而，用线性化方法解决非线性问题是不可避免的。会带来一系列的错误。首先，对于大型电网，线性规划方法的收敛精度可能很高。误差之后是步长的选择。步长过大会导致反复偏离最优解，导致振荡。步长太小会导致算法的收敛速度变慢。显然，有必要为不同的系统选择合适的步长该算法的通用性不强。最后，线性规划方法对函数的初值和凹凸性有一定的要求这些缺陷使得它的应用和发展有一定的局限性。(2)非线性规划方法非线性规划方法的原理是将拉格朗日系数或罚系数引入到带约束的优化问题中。它是一种可以处理系统的优化模型，可以转化为求解序列无约束优化问题或线性规划问题。各种约束或目标函数中至少有一种是非线性规划方法。因为电力系统是无功的优化问题本身是一个非线性优化问题。L形非线性规划法更适合求解电力系统无功功率。优化问题。典型的非线性规划方法包括简化梯度法、牛顿法和二次规划法U23。这种方法的优点主要是模型准确、方法简单、计算精度高，但缺点也很明显，如计算量大、稳定性差、一些不等式和高维问题难以处理LJA等。尤其是在电力系统中功率优化的控制变量既包括连续变量，也包括离散变量，各种等式不等式的约束条件很多，且都很大。非线性规划的效果非常有限。(3)混合整数规划混合整数规划是处理离散变量问题的一种方法。主要原则是先得到整数。变量，然后用上述线性或非线性规划方法来处理连续变量。发送比率直接将离散变量视为连续变量变量优化和舍入有一定的优势。因此，混合整数规划法非常适合于电刀的优化。系统无功优化的一些控制变量，如变压器的抽头位置和电容器组的开关数量。这种动态规划方法不同于线性或非线性动态规划。它是时间相关的动态优化这个过程反映了处理非线性问题的过程。主要原则是将多阶段问题转化为单阶段问题。利用各阶段之间的关系逐一求解，最终通过迭代获得全局最优解。这些方法的所有者主要优点是算法结构简单，动态直观，计算量小，对多变量和离散问题更有效。结果，但动态规划方法和混合整数规划方法是一样的，随着电力系统规模的增大，容易产生“维数”“多灾多难”，同时，其建模较为复杂，计算速度较慢，这些缺陷限制了其在电力系统中的无功功率最优化问题中的应用。上述经典优化方法相对成熟，可以成功应用于电力系统无功优化问题，但是大多数的运输方式都存在一些问题.1)通用性不强。对于不同规模的不同类型的电力系统优化问题，分别给出了几种算法它的优点和缺点。2)电力系统无功优化依赖精确复杂的数学模型，增加了建模难度。同时，模型模型越复杂，相应增加的计算量就越多。3)对初始解的要求很高，只有在选择更好、更巧妙的初始解的情况下，全局最优解才能收敛。否则，它可能只会导致局部最优甚至不收敛4)面对大规模电力系统的无功优化问题，容易产生“维数灾难”，极大地限制了无功优化的效率。其适用范围。5)在电力系统无功优化中，要求变量的连续性和可微性，但要求变压器的抽头位置电容器和电容器的开关数量是离散变量，这将影响算法优化结果的准确性。1.2.2人工智能算法随着计算机技术的蓬勃发展，特别是人工智能算法的迅速兴起，为了解决上述问题经典数学优化方法中存在的问题提供了一种新的途径。人工智能算法不依赖精确的数学模型，并且可以同时处理连续变量和离散变量，所以人工智能算法近年来在各个方面的应用已经非常广泛了。常见的人工智能算法包括遗传算法、蚁群算法、差分进化算法和粒子分组算法等。(1)遗传算法遗传算法是由约翰亨利在1870年教授的4荷兰提出了一种通过模拟自然进化过程来寻找最优解的方法。主要原则是首先通过编码形成初始种群，然后评估种群中每个个体的适应度，从而实现种群最后，通过重复该过程，逐渐接近全局最优解。遗传算法的主要步骤包括选择、交叉和变异表明，该算法结构简单，不依赖复杂模型，对目标函数连续对其稳定性和可微性没有要求。因此，遗传算法被广泛应用于各种电力系统优化问题。然而，遗传算法也存在一些问题，如容易陷入局部最优、全局搜索能力弱等。文献14通过引入突变算子和精英保留策略改进了遗传算法，并改进了传统的遗传算法。该算法的局部搜索能力保持了种群的多样性，缩短了进化时间。文件15提议本发明涉及一种改进小生境遗传算法，通过模糊聚类的方式形成小生境，并实现其中的适应度共享。采用最优个体邻域搜索和保持机制，提高了遗传算法的收敛速度和精度；同时以免陷入局部优化。文学。6结合遗传算法和内点法各自的优点，提出了新的依据在内点法和遗传算法的混合算法中，该算法采用遗传算法路径行为最早是由marcodorigo在他的博士论文中提出的，是一种用来发现最多的行为最优路径的概率人工智能算法。主要原理是将待优化问题的可行解应用于蚂蚁的觅食。路径表示表明整个种群的所有觅食路径形成一个解空间。路径短的母蚂蚁释放的“信息素”。最终，这条路线上积累的“信息素”浓度也更高，从而使整个种群的母蚂蚁聚集在一起。从中间到最大路径，这条路径对应问题的最优解。因此，蚁群算法具有很强的性能该算法鲁棒性强，求解结果不依赖于初始路径的选择，且其参数数量少。设计简单易行。结合其他算法，它也被广泛应用于电力系统优化问题。但是现在蚁群算法设置的参数没有明确的理论依据，大多数参数是由经验和实验确定的。文献17通过引入多智能体系统，改进蚁群算法容易略微陷入局部最优的特点，对吗对蚁群算法“信息素”进行加权，以提高其收敛速度。文学18提出了一个混浊理论通过改变选择压力选择控制路径的概率可以有效地抑制算法的“早熟”，然后在获得最优解之前进行混合。混浊搜索，1 1这提高了最优解附近的局部搜索能力。文献19总结了无功优化中的离散变量连续变量分离，连续变量用内点法处理，离散变量用蚁群算法处理，两者优势互补，5因此，该算法的优化效率大大提高。(3)差分进化算法差分进化算法由斯道恩和普莱斯求解1995年切比雪夫多项式提出的随机并行搜索算法。这对于不可微非线性的连续性非常重要空间函数被最小化，种群的全局搜索机制被保留。采用实数编码和差分变异。不同的操作和竞争性的生存策略降低了传统遗传操作的复杂性。它的一般原理和遗传算法差异是相似的，包括变异、交叉和选择。不同之处在于差异策略用于变异操作，即群体中的个体进行差分扰动，实现个体变异，避免遗传计算中变异操作的不足。因此差分进化是一种潜在的人工智能，具有很强的实用性、高度的并行性和卢纯性能量算法。然而，差分进化计算也存在容易陷入“早熟”的问题。文档0将引入一种新的量子将差分进化算法应用于电力系统无功优化。该算法结合了量子计算的并行性和技巧性。改进了差分进化计算的全局搜索能力，同时在选择系统中引入了量子概率表达特性。有效地防止了算法陷入局部最优。文献1提出了一种改进的小生境差分进化算法个体间距划分小生境群，保证种群多样性，提高算法的收敛速度和精度。文件2提出了一种结合入侵杂草和分数进化算法的混合算法，该算法使用入侵杂草计算的第一阶段和第二阶段计算速度快、结构简单的优点提高了算法的收敛速度，然后引入差分进化算法来克服缺点容易陷入局部最优收敛精度低的缺陷。(4)粒子群优化算法粒子群优化算法是由肯尼迪邦恩和他的同事在1995年开发的Eberhart是由鸟类觅食行为后来者提出的一种新的进化算法，由于其早期收敛速度快，该方法易于实现，精度高，在电力系统优化研究中得到了广泛应用。粒子群优化主要原理是种群中的每一个粒子都相当于一只觅食的鸟，它会更接近种群一个是个体极值p最佳，另一个是全局极值gbest，这使得粒子群算法在早期收敛。速度非常快，但由于缺乏有效的振荡和变异措施，算法在后期收敛。放慢速度，甚至陷入局部最优。鉴于上述粒子群优化算法中存在的问题，文献23使用以下方法对粒子在群体中的适合度进行排序适应度较好的半种群的粒子信息代替适应度较差的半种群的粒子信息，同时保留个体历史。最优值进一步提高了粒子群算法的稳定性和收敛速度。文件口4提出了细菌觅食6差分粒子群算法，该算法主要分为趋化性的S步，繁殖和迁移，其中趋化性交叉计算通过变异算子的变换提高了局部寻优能力，提高了全局寻优能力，通过复制加快了寻优速度。迁移提高了跳出局部最优的能力。文件25提出了一种自学习迁移粒子群优化算法，它使用混合沉积序列初始化种群，然后使用迁移机制引导最优粒子的进化方向，并使用x-条件生成器自适应地调整粒子的惯性权重。最后，通过高斯罚函数增加离散变量行舍入操作。送一些措施，使算法的收敛速度和精度都得到了显著提高，可以有效避免算法陷入局部最优。综上所述，人工智能算法因其建模简单、适用性广、优化能力强而得到广泛应用。它已应用于电力系统优化问题，并取得了一系列成果。但是对于不同性质和规模的电对于系统优化问题，各种人工智能算法的效果