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电力系统的最优潮流问题是一种典型的非线性规划问题,系统规模的不断扩大使得变量和约束条件的数目大大增加,最优潮流问题变得越来越复杂。近年来,智能优化算法的发展为解决大规模非线性规划问题提供了新的研究思路和方法,本文在总结现有最优潮流算法的基础上,通过对多种最优潮流算法的比较,提出了采用遗传算法和蚂蚁算法相结合的GAAA算法,该算法既保持了遗传算法的全面搜索能力,又利用了蚂蚁算法并行分布的特点,从而改善了传统优化算法在时间效率和计算精度上的矛盾。采用IEEE节点系统对GAAA算法进行了数值验证,计算结果