基于改進(jìn)遺傳算法的無功優(yōu)化設(shè)計(jì)(共47頁)

1、 基于改進(jìn)遺傳算法的無功優(yōu)化與控制1 緒論(xln)1.1 背景(bijng)與意義電能是現(xiàn)今(xinjn)社會(huì)最主要的能源，人們工作生活中都離不開電能。隨著社會(huì)的不斷發(fā)展，電能的重要性顯著增加。提供安全、可靠、穩(wěn)定、環(huán)保的電能是現(xiàn)今電力系統(tǒng)發(fā)展的首要目標(biāo)。最優(yōu)潮流被提出以后就一直用于電力系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)和安全運(yùn)行及規(guī)劃1。最優(yōu)潮流是指當(dāng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)參數(shù)和負(fù)荷情況都已給定時(shí)，調(diào)節(jié)可利用的控制變量(如發(fā)電機(jī)輸出功率、可調(diào)變壓器抽頭等)來找到能滿足所有運(yùn)行約束的，并使系統(tǒng)的某一性能指標(biāo)(如發(fā)電成本或網(wǎng)絡(luò)損耗)達(dá)到最優(yōu)值下的潮流分布2-4。這一大系統(tǒng)非線性規(guī)劃問題，通常分為兩個(gè)子問題：調(diào)節(jié)發(fā)電機(jī)的有功出力以

2、減少發(fā)電費(fèi)用；調(diào)節(jié)P-V節(jié)點(diǎn)和平衡節(jié)點(diǎn)的電壓及可調(diào)變壓器的分接頭位置以改善電壓分布及減少系統(tǒng)的有功網(wǎng)損5,后者即為無功優(yōu)化問題。電力系統(tǒng)無功優(yōu)化控制是指在滿足各種電力系統(tǒng)運(yùn)行條件的約束下，對系統(tǒng)進(jìn)行盡量少的無功補(bǔ)償，使電力系統(tǒng)中的各個(gè)節(jié)點(diǎn)電壓得到最大限度的改善，系統(tǒng)的有功網(wǎng)損降低，達(dá)到提高電力系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定性與經(jīng)濟(jì)性的目的6。它涉及選擇無功補(bǔ)償裝置地點(diǎn)、確定無功補(bǔ)償容量、調(diào)節(jié)變壓器分接頭和發(fā)電機(jī)機(jī)端電壓的配合等, 是一個(gè)動(dòng)態(tài)、多目標(biāo)、多約束的非線性規(guī)劃問題，也是電力系統(tǒng)分析中的一個(gè)難題7-9。無功功率的最優(yōu)分布包括無功功率電源的最優(yōu)分布和無功功率負(fù)荷的最優(yōu)補(bǔ)償兩個(gè)方面10。電力系統(tǒng)的無功優(yōu)化和電

3、壓控制是相互作用的，合理的無功潮流分布是維持電壓穩(wěn)定的前提。無功功率的流動(dòng)將在電網(wǎng)中產(chǎn)生壓降，造成電力系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)電壓偏移。當(dāng)節(jié)點(diǎn)處的無功功率過剩時(shí)，往往意味著電壓的升高，相反，當(dāng)節(jié)點(diǎn)處的無功功率不足時(shí)，常常會(huì)使電壓水平降低11-13。電力系統(tǒng)無功優(yōu)化與控制是保證電力系統(tǒng)安全經(jīng)濟(jì)運(yùn)行、提高電壓質(zhì)量的重要措施，對指導(dǎo)調(diào)度人員安全運(yùn)行和計(jì)劃部門進(jìn)行電網(wǎng)規(guī)劃具有重要意義。電力系統(tǒng)無功優(yōu)化與控制不僅能改善電壓質(zhì)量，提高電力系統(tǒng)運(yùn)行的穩(wěn)定性，更能有效的減少網(wǎng)損，節(jié)約能源14。因此研究無功優(yōu)化與控制問題具有重要意義。1.2 現(xiàn)狀(xinzhung)和發(fā)展趨勢在無功優(yōu)化問題這一研究(ynji)領(lǐng)域內(nèi), 已有多種

4、解決(jiju)方法, 例如：線性規(guī)劃、非線性規(guī)劃、混合整數(shù)規(guī)劃、靈敏度分析、遺傳算法等。這些方法都有各自的優(yōu)越性，也有一定程度的局限性15。線性規(guī)劃是比較成熟的，它速度快、收斂性好、算法穩(wěn)定，但在處理無功規(guī)劃優(yōu)化時(shí)需要將目標(biāo)函數(shù)和約束函數(shù)線性化，要求優(yōu)化問題可微，對離散性問題缺乏指導(dǎo)性；若迭代步長選取不合適，可能會(huì)引發(fā)振蕩或收斂緩慢。非線性規(guī)劃能直接處理非線性的目標(biāo)函數(shù)和約束函數(shù)，但非線性規(guī)劃還沒有一個(gè)成熟的算法，現(xiàn)有算法存在計(jì)算量大、收斂性差、穩(wěn)定性不好等問題。盡管基于靈敏度和梯度法的數(shù)學(xué)優(yōu)化方法能用來解決電力系統(tǒng)的無功優(yōu)化問題，但與線性規(guī)劃法同樣要求假設(shè)控制量是連續(xù)的，而且通常只能求得局

5、部最優(yōu)解?；旌险麛?shù)規(guī)劃可以較好地處理離散性整數(shù)問題，但在實(shí)際中由于操作復(fù)雜而得不到推廣應(yīng)用16-18。1967年J. D. Bagley首次提出了遺傳算法(Genetic Algorithm，簡稱GA)的概念。1975年左右美國密執(zhí)安大學(xué)教授John H. Holland等研究出了具有開創(chuàng)意義的遺傳算法理論和方法。在研究遺傳算法的專家學(xué)者中，D. E. Goldberg的貢獻(xiàn)最為突出。他不但建立并完善了整個(gè)GA體系，而且將其應(yīng)用到優(yōu)化、搜索及機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域，為GA的發(fā)展拓展了天地19。遺傳算法把自然界中基于自然遺傳和自然選擇的機(jī)制引入到數(shù)學(xué)理論中來，提出了一種全新的尋優(yōu)算法。它是利用目標(biāo)函數(shù)本

6、身的信息建立尋優(yōu)方向，因此不要求函數(shù)的連續(xù)性和可導(dǎo)性，有能力在一個(gè)復(fù)雜的、多極值點(diǎn)、具有不確定性的空間中尋找全局最優(yōu)解20。遺傳算法隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的高速發(fā)展已經(jīng)引起越來越多的注意，并已經(jīng)應(yīng)用于求解許多領(lǐng)域中的難題。在許多情況下，遺傳算法表現(xiàn)得優(yōu)于傳統(tǒng)的優(yōu)化算法21-22。近年來,遺傳算法在搜索與最優(yōu)化問題方面已取得較大的進(jìn)展。在電力系統(tǒng)技術(shù)中,這一應(yīng)用已經(jīng)覆蓋了負(fù)荷預(yù)測,電力系統(tǒng)設(shè)計(jì)與規(guī)劃,電力系統(tǒng)的進(jìn)度安排與調(diào)度,單位投入和其它電力系統(tǒng)控制問題23-24。遺傳算法在尋求電力系統(tǒng)問題全局最優(yōu)解方面是強(qiáng)有力的工具，并被廣泛應(yīng)用于最優(yōu)化及數(shù)學(xué)問題上25-26。在電力系統(tǒng)研究中，遺傳算法具有隨機(jī)搜索

7、、靈活高效、穩(wěn)定、多目標(biāo)處理和對復(fù)雜因素進(jìn)行處理等優(yōu)點(diǎn)27。2 電力系統(tǒng)潮流(choli)計(jì)算問題及其方程(fngchng)求解方法2.1 電力網(wǎng)絡(luò)(wnglu)方程電力網(wǎng)絡(luò)方程是指將網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)參數(shù)、變量及相互關(guān)系所組成的能反映電力電力網(wǎng)絡(luò)性能的數(shù)學(xué)方程式組。電力系統(tǒng)潮流計(jì)算不常采用割集電壓方程。節(jié)點(diǎn)電壓方程和回路電流方程相比，節(jié)點(diǎn)電壓方程有明顯的優(yōu)勢。因電力系統(tǒng)的等值電路中有較多的接地支路(zh l)，節(jié)點(diǎn)電壓方程數(shù)遠(yuǎn)小于獨(dú)立的回路方程數(shù)。采用節(jié)點(diǎn)電壓方程，還有如下一些優(yōu)點(diǎn):對具有交叉跨接的非平面網(wǎng)絡(luò)，節(jié)點(diǎn)電壓方程的建立比回路電流方程的建立更方便；建立節(jié)點(diǎn)電壓方程式前，不必為了減少方程數(shù)而將

8、并聯(lián)支路合并；網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)或變壓器變比變化時(shí)，改變方程式組的系數(shù)較方便。鑒于此，以下只介紹節(jié)點(diǎn)電壓方程。 節(jié)點(diǎn)(ji din)電壓方程。 注： 節(jié)點(diǎn)注入電流列向量； 節(jié)點(diǎn)電壓的列向量； 階節(jié)點(diǎn)導(dǎo)納矩陣。它可展開為 = (2-1)是節(jié)點(diǎn)注入電流的列向量。節(jié)點(diǎn)注入電流可認(rèn)為是各節(jié)點(diǎn)電源電流與負(fù)荷電流之和，并規(guī)定了電源流向網(wǎng)絡(luò)的注入電流為正。是節(jié)點(diǎn)電壓列向量，一般以大地作為參考點(diǎn)。網(wǎng)絡(luò)中有接地支路時(shí)，節(jié)點(diǎn)電壓通常就是指該節(jié)點(diǎn)的對地電壓；沒有接地支路時(shí)，節(jié)點(diǎn)電壓可指該節(jié)點(diǎn)與某一被指定為參考節(jié)點(diǎn)之間的電壓差。是一個(gè)階節(jié)點(diǎn)導(dǎo)納矩陣。2.2 節(jié)點(diǎn)(ji din)導(dǎo)納矩陣節(jié)點(diǎn)導(dǎo)納矩陣(j zhn)對角線元素(=1

9、,2，)為自導(dǎo)納。節(jié)點(diǎn)(ji din)的自導(dǎo)納在數(shù)值上就等于與該節(jié)點(diǎn)直接連接的所有支路導(dǎo)納的總和。節(jié)點(diǎn)導(dǎo)納矩陣非對角線元素 (=1,2，；=1,2，；)為互導(dǎo)納。節(jié)點(diǎn)、之間的互導(dǎo)納數(shù)值上就等于連接節(jié)點(diǎn)、的支路導(dǎo)納的負(fù)值。顯然，=。假如兩節(jié)點(diǎn)不直接相連，也不計(jì)兩支路之間，比如兩相鄰電力線路之間的互感時(shí)，=0。 2.2.1 形成節(jié)點(diǎn)導(dǎo)納矩陣根據(jù)定義求取節(jié)點(diǎn)導(dǎo)納矩陣時(shí)，僅需注意以下幾點(diǎn)：(1)節(jié)點(diǎn)導(dǎo)納矩陣是方陣，一般也是對稱矩陣。這是由網(wǎng)絡(luò)的互易特性所決定的。通常情況下取大地編號為零，作為參考節(jié)點(diǎn)。(2)節(jié)點(diǎn)導(dǎo)納矩陣是稀疏矩陣，每行非零非對角元素?cái)?shù)就等于該行所對應(yīng)節(jié)點(diǎn)所連接的不接地支路數(shù)。(3)節(jié)點(diǎn)

10、導(dǎo)納矩陣的對角線元素等于各該節(jié)點(diǎn)所連接導(dǎo)納的總和。因此，與沒有接地支路的節(jié)點(diǎn)對應(yīng)的行中，對角元為非對角元之和的負(fù)值。(4)網(wǎng)絡(luò)中的變壓器，運(yùn)用圖2.1或圖2.2所示的等值電路表示，仍可按上述原則計(jì)算。設(shè)變壓器兩側(cè)線路的阻抗都未經(jīng)歸算，即分別為（高壓測）、（低壓側(cè)）線路的實(shí)際阻抗，變壓器本身的阻抗歸在低壓側(cè)，設(shè)變壓器變比為k(高、低壓繞組電壓之比)。圖2.1 接入理想變壓器后的等值電路圖2.2 形等值電路支路(zh l)以導(dǎo)納表示 總之，節(jié)點(diǎn)導(dǎo)納矩陣的形成十分(shfn)簡捷，只要確定了網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，就可以通過其網(wǎng)絡(luò)的等值電路直觀的寫出。節(jié)點(diǎn)導(dǎo)納矩陣是一個(gè)對稱的稀疏矩陣。而且，由于每個(gè)節(jié)點(diǎn)所連接的支

11、路數(shù)總有一定限度，隨著節(jié)點(diǎn)數(shù)的增加，非零元素相對越來越少，節(jié)點(diǎn)導(dǎo)納矩陣的稀疏度也會(huì)越來越高。它的這些特性可以大大加快運(yùn)算速度和節(jié)省內(nèi)存量，對計(jì)算機(jī)計(jì)算十分(shfn)有利。 2.2.2 節(jié)點(diǎn)導(dǎo)納矩陣的修改在電力系統(tǒng)計(jì)算中，往往要計(jì)算不同運(yùn)行狀況下的潮流，例如，某電力線路或變壓器投入前后的狀況，以及某原件參數(shù)改變前后的運(yùn)行狀況。由于改變某一條支路的參數(shù)或投入、退出某電力元件只影響該支路兩節(jié)點(diǎn)各自的自導(dǎo)納和兩節(jié)點(diǎn)之間的互導(dǎo)納，因此不必重新形成節(jié)點(diǎn)導(dǎo)納矩陣，僅需要對原來的矩陣做相應(yīng)的修改。以下介紹幾種修改方法：1)原有網(wǎng)絡(luò)引出一條支路，同時(shí)增添一個(gè)節(jié)點(diǎn)，如圖2.3所示。設(shè)為原有網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)，為新增的

12、節(jié)點(diǎn)，新增支路的導(dǎo)納為，增添一節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)導(dǎo)納矩陣就增加一階。增添對角元，由于在節(jié)點(diǎn)處只有一條支路，=，新增的非對角元=-，原矩陣中的對角元將增加=。圖2.3 增加支路和節(jié)點(diǎn)2)在原有網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)、之間增添一條支路，如圖2.4所示。這時(shí)由于沒有增加節(jié)點(diǎn)數(shù)，節(jié)點(diǎn)導(dǎo)納矩陣的階數(shù)不變，但與節(jié)點(diǎn)、有關(guān)元素應(yīng)做如下修改： =；=；=-圖2.4 增加(zngji)支路3)在原有網(wǎng)絡(luò)(wnglu)中節(jié)點(diǎn)、之間去掉一條(y tio)支路，如圖2.5所示。切除一條導(dǎo)納為的支路相當(dāng)于增加一條導(dǎo)納為-的支路，所以與節(jié)點(diǎn)、有關(guān)元素應(yīng)做如下修改：= -；= -；=圖2.5 切除支路4)原有網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)、之間的導(dǎo)納有變?yōu)?，如圖2

13、.6所示。圖2.6 改變支路參數(shù)這種情況相當(dāng)于切除一條導(dǎo)納為的支路并增加一條導(dǎo)納為的支路，所以與節(jié)點(diǎn)、有關(guān)元素應(yīng)做如下修改：= -；= -；=-5)原有網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)、之間的變壓器的變比由變?yōu)?。這種情況(qngkung)相當(dāng)于去掉一變比為的變壓器并增添(zngtin)一變比為的變壓器，節(jié)點(diǎn)(ji din)、之間變壓器的等值電路如圖2.2所示，則節(jié)點(diǎn)、的有關(guān)元素作如下修改： ； ；6)原有網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)投入電容器若節(jié)點(diǎn)投入電容量，對應(yīng)的電納增量為，只改變節(jié)點(diǎn)的自導(dǎo)納，它的修正量為：2.3 功率方程及其迭代解法建立了節(jié)點(diǎn)導(dǎo)納矩陣以后，就可以進(jìn)行潮流計(jì)算。如果已知的是各節(jié)點(diǎn)電流，就可以直接解線性的節(jié)點(diǎn)電壓方程。

14、但是通常己知的既不是節(jié)點(diǎn)電壓，也不是節(jié)點(diǎn)電流，而是已知各節(jié)點(diǎn)功率，幾乎無一例外地要進(jìn)行迭代非線性的節(jié)點(diǎn)電壓方程。 2.3.1 功率方程設(shè)有簡單系統(tǒng)如圖2.7所示。圖中，、分別為母線1、2的等值電源功率；、分別為母線1、2的等值負(fù)荷功率；他們的合成、分別為母線1、2的注入功率，與之對應(yīng)的電流、則分別為母線1、2的注入電流。于是 (2-2) (2-3)如果令 并帶入式(2-3)展開(zhn ki)，將有功、無功功率分別列出，可得 (2-4)這些都是這個(gè)簡單系統(tǒng)(xtng)的功率方程。顯然，它們是各母線電壓相量的非線性方程。將式(2-4)中的第一、二式相加，第三、四式相加，又可以(ky)得到這個(gè)系統(tǒng)

15、的有功、無功功率平衡關(guān)系 (2-5)可見，這些都是關(guān)于母線電壓、和相位角、或相對相位角的非線性函數(shù)。圖2.7 簡單系統(tǒng) 2.3.2 變量的分類由式(2-4)還可以看出，在這四個(gè)一組的功率方程式組中，除網(wǎng)絡(luò)參數(shù)、外，共有十二個(gè)變量，它們是：負(fù)荷消耗(xioho)的有功、無功功率-、。電源發(fā)出(fch)的有功、無功功率-、。母線或節(jié)點(diǎn)(ji din)電壓的大小和相位角-、。因此，除非已知或給定其中的八個(gè)變量，否則將無法求解。在這十二個(gè)變量中，負(fù)荷消耗的有功、無功功率無法控制，因?yàn)樗鼈內(nèi)Q于用戶。它們稱為不可控變量或擾動(dòng)變量。之所以稱為擾動(dòng)變量是由于這些變量出現(xiàn)事先沒有預(yù)計(jì)的變動(dòng)時(shí)，系統(tǒng)將偏離它們的

16、原始運(yùn)行狀況，不可控變量或擾動(dòng)變量以列向量表示。余下的八個(gè)變量中，電源發(fā)出的有功、無功功率是可以控制的自變量。因而它們稱控制變量?？刂谱兞砍Ｒ员硎?。最后余下的四個(gè)變量：母線或節(jié)點(diǎn)電壓的大小和相位角是受控制變量控制的因變量。其中，、主要受、的控制, 、主要受、的控制。這四個(gè)變量就是這簡單系統(tǒng)的狀態(tài)變量。狀態(tài)變量一般都以列向量x表示。無疑，變量的這種分類也適用于具有個(gè)節(jié)點(diǎn)的復(fù)雜系統(tǒng)。只是對這種系統(tǒng)，變量數(shù)將增加為6個(gè)，其中擾動(dòng)變量、控制變量、狀態(tài)變量各為2個(gè)。換言之，擾動(dòng)向量、控制向量、狀態(tài)向量x都是2階列向量。看來似乎將變量作如上分類后，只要已知給定擾動(dòng)變量和控制變量，就可運(yùn)用功率方程式(2-4

17、)解出狀態(tài)變量。其實(shí)不然，因已如上述，功率方程中，母線或節(jié)點(diǎn)電壓的相位角是以相對值出現(xiàn)的，以致式(2-4)中和變化同樣大小時(shí)，功率的數(shù)值不變，從而不可能運(yùn)用它們求取絕對相位角。也如上述，系統(tǒng)中的功率損耗本身是狀態(tài)變量的函數(shù)，在解得狀態(tài)變量前，不可能確定這些功率損耗，從而也不可能按功率平衡關(guān)系式(2-5)給定所有控制變量，因它們的總和，如式(2-5)中的(+)、(+)尚屬未知。為克服上述困難，可對變量的給定稍作調(diào)整：在一具有個(gè)節(jié)點(diǎn)的系統(tǒng)中，只給定(-1)對控制變量、，余下一對控制變量PQ待定。這一對控制變量PQ將使系統(tǒng)功率，包括電源功率、負(fù)荷功率和損耗功率保持平衡。在這系統(tǒng)(xtng)中，給定一

18、對狀態(tài)變量、，只要求(yoqi)確定(-1)對狀態(tài)變量、。給定(i dn)的通常就賦以零值。這實(shí)際上就相當(dāng)于取節(jié)點(diǎn)的電壓向量為參考軸。給定的一般可取標(biāo)幺值1.0左右，以使系統(tǒng)中各節(jié)點(diǎn)的電壓水平在額定值附近。這樣，原則上可從2個(gè)方程式中解出2個(gè)未知量。但是，這個(gè)解還應(yīng)滿足一些約束條件，這些約束條件是保證系統(tǒng)正常運(yùn)行必不可少的。對控制變量的約束條件是：；對無電源的節(jié)點(diǎn)，約束條件則為：=0；=0這些、的確定一方面要參照發(fā)電機(jī)的運(yùn)行極限，另一方面還要計(jì)及動(dòng)力機(jī)械所受到的約束。對狀態(tài)變量的約束條件則是：對有些狀態(tài)變量還有如下的約束條件：這條件主要是保證系統(tǒng)運(yùn)行的穩(wěn)態(tài)性所要求的。由于擾動(dòng)變量、不可控，對它

19、們沒有約束。 2.3.3 節(jié)點(diǎn)的分類考慮到各種約束條件后，對某些節(jié)點(diǎn)，不是給定控制變量、而留下狀態(tài)變量、待求，而是給定這些節(jié)點(diǎn)的和而留下和待求。這其實(shí)意味著讓這些電源調(diào)節(jié)它們發(fā)出的無功功率以保障與之對應(yīng)的在允許范圍之內(nèi)。這樣，根據(jù)電力系統(tǒng)中各節(jié)點(diǎn)性質(zhì)的不同，給定的變量不同進(jìn)而把節(jié)點(diǎn)分成三類。第一類(y li)為PQ節(jié)點(diǎn)。對這一類節(jié)點(diǎn)，等值負(fù)荷功率、和等值電源(dinyun)功率、是已知的，即給定的是節(jié)點(diǎn)注入(zh r)功率、，待求的未知量是節(jié)點(diǎn)電壓的幅值和相角。在潮流計(jì)算中，系統(tǒng)大部分節(jié)點(diǎn)屬于PQ節(jié)點(diǎn)。第二類為PV節(jié)點(diǎn)。對這一類節(jié)點(diǎn)，等值負(fù)荷和等值電源的有功功率、是已知的，即給定的是注入有功功

20、率，等值負(fù)荷的無功功率和節(jié)點(diǎn)電壓幅值也是已知的，待求的則是等值電源的無功功率，從而注入的無功功率和節(jié)點(diǎn)電壓相角是待求量。這類節(jié)點(diǎn)在運(yùn)行中往往要有一定可調(diào)節(jié)的無功電源，用以維持給定的電壓值。第三類為平衡節(jié)點(diǎn)。對這一類節(jié)點(diǎn)，在潮流計(jì)算中，一般只設(shè)一個(gè)。對該節(jié)點(diǎn)，等值負(fù)荷功率、是已知的，節(jié)點(diǎn)電壓的幅值和相角、也是已知的，如給定=1.0、=0。待求量則是等值電源功率、，從而注入功率、。擔(dān)任調(diào)整系統(tǒng)頻率任務(wù)的發(fā)電廠母線往往被學(xué)位平衡節(jié)點(diǎn)。進(jìn)行潮流計(jì)算時(shí)，平衡節(jié)點(diǎn)是不可少的；PQ節(jié)點(diǎn)是大量的；PV節(jié)點(diǎn)較少甚至沒有。2.4 牛頓-拉夫遜法潮流計(jì)算方法 2.4.1 牛頓-拉夫遜法牛頓-拉夫遜法法是常用的解非線

21、性方程組的方法，也是當(dāng)前廣泛采用的計(jì)算潮流的方法，其原理如下。設(shè)有非線性方程組其近似解為，與精確解分別相差，則下式成立上式中的任何一式都可按泰勒級數(shù)(j sh)展開。以下則以第一式為例子加以(jiy)說明(shumng)，式中：，分別表示以，代入這些偏導(dǎo)數(shù)表示式的計(jì)算所得，則是一包含，的高次方與的高階偏導(dǎo)數(shù)乘積的函數(shù)。如近似解與精確解相差不大，則的高次方可略略去，從而也可略去。由此可得這是一組線性方程或線性化了的方程組，成稱為修正方程組。它可改寫為如下的矩陣方程：或簡寫為： 其中：稱為函數(shù)的雅克比矩陣；為由組成的列向量；則稱不平衡量的列向量。將代入，可得、中的各元素。然后運(yùn)用一種解線性代數(shù)方程

22、的方法，可求的從而求得經(jīng)第一次迭代后的的新值。再將求得的代入，又可得、中的各元素的新值，從而解得以及。如此循環(huán)不已，最后可獲得此非線性方程式組足夠精確的解。運(yùn)用這種方法計(jì)算時(shí)，的初值要選擇地比較接近它們的精確解，否則迭代過程可能不收斂。 2.4.2 牛頓-拉夫遜法潮流計(jì)算(j sun)過程計(jì)算電力系統(tǒng)(din l x tn)潮流時(shí)，若運(yùn)用牛頓-拉夫遜法可直接用以求解功率方程。 將，待入式(2-10),并將實(shí)數(shù)(shsh)部分和虛數(shù)部分分別列出： 此外，由于電力系統(tǒng)中還有電壓幅值給定的PV節(jié)點(diǎn)，還應(yīng)補(bǔ)充一組方程 注：和分別為迭代過程中求得的節(jié)點(diǎn)電壓實(shí)部和虛部；為PQ節(jié)點(diǎn)和PV節(jié)點(diǎn)的注入有功功率；

23、為PQ節(jié)點(diǎn)的注入無功功率；為PV節(jié)點(diǎn)的電壓幅值。牛頓型潮流計(jì)算的核心問題是修正方程式的建立和求解。為說明這一修正方程式的建立過程，先對網(wǎng)絡(luò)中各類節(jié)點(diǎn)的編號作如下約定：(1)網(wǎng)絡(luò)中共有個(gè)節(jié)點(diǎn)，編號為1，2，其中包含一個(gè)平衡節(jié)點(diǎn)，編號為；(2)網(wǎng)絡(luò)中有-1個(gè)PQ節(jié)點(diǎn)，編號為1，2，包含編號為的平衡節(jié)點(diǎn)；(3)網(wǎng)絡(luò)中有-個(gè)PV節(jié)點(diǎn)，編號為+1, +2,，。由式(2-11a)、(2-11b)、(2-11c)所組成的方程式組中共有2(-1)個(gè)獨(dú)立方程式。其中，式(2-11a)類型的有(-1)個(gè)，包括除平衡節(jié)點(diǎn)外所有節(jié)點(diǎn)有功功率的表達(dá)式，即=1，2，；式(2-11b)類型的有(-1)個(gè)，包括所有PQ節(jié)點(diǎn)無

24、功功率的表達(dá)式，即=1，2，,，；式(2-11c)類型的有(-1)-(-1)=-個(gè)，包括所有節(jié)點(diǎn)PV節(jié)點(diǎn)電壓的表達(dá)式，即=+1， +2，。平衡節(jié)點(diǎn)的功率和電壓之所以不包括在這方程組內(nèi)，是由于平衡節(jié)點(diǎn)的注入功率不可能事先給定。綜上所述：就可以建立類似(li s)式(2-9)的修正方程式如式(2-12)。式中的、分別為注入功率和節(jié)點(diǎn)(ji din)電壓平方的不平衡量。由式(2-11)可見，它們分別為 式中雅克比矩陣(j zhn)的各個(gè)元素則分別為 為求取這些偏導(dǎo)數(shù)，可將、分別展開如下： 時(shí)，由于(yuy)對特定的，只有該特定(tdng)節(jié)點(diǎn)的和是變量(binling)，由式(2-14)、(2-15

25、) =時(shí)，為使這些偏導(dǎo)數(shù)的表示式更簡潔，先引入節(jié)點(diǎn)注入電流的表示式如下然后由式(2-14)、式(2-15)和上式可得 由式(2-16a)可見，如，即節(jié)點(diǎn)，之間無直接關(guān)系，這些元素都等于零。從而，如將雅克比矩陣分塊，而將每個(gè)22階子陣、作分塊矩陣(j zhn)的元素時(shí)，分塊雅克比矩陣和節(jié)點(diǎn)導(dǎo)納矩陣將有相同的結(jié)構(gòu)。但前與后者不同(b tn)，前者因、不是(b shi)對稱矩陣。 2.4.3 潮流計(jì)算的基本流程形成了雅克比矩陣并建立了修正方程式，運(yùn)用牛頓-拉夫遜法計(jì)算潮流的核心問題已解決，下面列出基本計(jì)算步驟并編制流程圖(見附錄一)。(1)形成節(jié)點(diǎn)導(dǎo)納矩陣。(2)設(shè)置各節(jié)點(diǎn)電壓初始值、。(3)把各節(jié)

26、點(diǎn)電壓初始值代到式(2-13a)-式(2-13c)求修正方程式中的不平衡量、以及。(4)把各節(jié)點(diǎn)電壓初始值代到式(2-16a)-式(2-16b)，求修正方程式的雅克比矩陣中的、。(5)求各節(jié)點(diǎn)電壓的變化量，即修正量、。(6)得出各節(jié)點(diǎn)電壓的新值，(7)檢查修正量中的最大值，與給定的允許誤差作比較，判斷是否收斂，如果不收斂，則以各節(jié)點(diǎn)電壓新值作為初值自第3步重新進(jìn)行下一次迭代，否則進(jìn)行下一步。(8)計(jì)算平衡節(jié)點(diǎn)功率和線路功率。其中，平衡節(jié)點(diǎn)功率為線路功率為 線路上的損耗功率為 (9)輸出結(jié)果，完畢。2.5 牛頓拉夫遜法潮流計(jì)算程序源代碼 (見附錄二)3 電力系統(tǒng)(din l x tn)無功優(yōu)化問

27、題及其遺傳算法優(yōu)化求解3.1無功優(yōu)化問題描述(mio sh)及其模型在給定負(fù)荷(fh)和無功補(bǔ)償裝置地點(diǎn)的基礎(chǔ)上，以有功網(wǎng)損最小為目標(biāo)函數(shù)，主要考慮了變壓器分接頭位置、并聯(lián)電容補(bǔ)償容量和發(fā)電機(jī)機(jī)端電壓的控制作用。這一類無功優(yōu)化問題的數(shù)學(xué)模型如下：目標(biāo)函數(shù)注：為有功網(wǎng)損；為對各節(jié)點(diǎn)電壓越限的懲罰函數(shù)項(xiàng)；為對發(fā)電機(jī)無功功率越限的懲罰函數(shù)項(xiàng)；約束條件等式約束條件： 注：、表示節(jié)點(diǎn)處注入的有功功率、無功功率和節(jié)點(diǎn)電壓；、表示節(jié)點(diǎn)、之間的電導(dǎo)、電納和電壓之間的相差角；不等式約束條件：注： 、表示(biosh)節(jié)點(diǎn)電壓(diny)的下、上限；、表示發(fā)電機(jī)輸出(shch)無功功率的下、上限；、表示變壓器變比

28、的下、上限；、表示并聯(lián)補(bǔ)償電容量的下、上限；、表示發(fā)電機(jī)機(jī)端電壓的下、上限；3.2 遺傳算法的理論基礎(chǔ)遺傳算法是建立在達(dá)爾文的生物進(jìn)化論和孟德爾的遺傳學(xué)說基礎(chǔ)上的算法。生物體可以通過遺傳和變異來適應(yīng)于外界環(huán)境。遺傳算法借鑒了進(jìn)化原理、遺傳原理、隨機(jī)統(tǒng)計(jì)理論。在求解過程中，先形成一個(gè)初始群體，然后一代一代地尋找問題的最優(yōu)個(gè)體,直至滿足收斂判據(jù)或達(dá)到預(yù)先設(shè)定的迭代次數(shù)才停止。在進(jìn)化論中認(rèn)為，每一物種在不斷的進(jìn)化過程中都是越來越適應(yīng)環(huán)境，物種的每個(gè)個(gè)體的基本特征被后代所繼承，但后代又不完全同于父代這些新變化，如果適應(yīng)環(huán)境， 則被保留下來，否則，將被淘汰。在遺傳學(xué)說中認(rèn)為，每個(gè)基因有特殊的位置并控制某

29、個(gè)特殊的性質(zhì)。雜交和突變可能產(chǎn)生對環(huán)境適應(yīng)性強(qiáng)的后代，進(jìn)而保存適應(yīng)值高的基因結(jié)構(gòu)。遺傳算法是一種基于自然選擇和群體遺傳機(jī)理的搜索算法，它模擬了自然選擇和自然遺傳過程中發(fā)生的繁殖、雜交和突變現(xiàn)象。求解問題時(shí)，問題的一個(gè)可能解被編碼成一個(gè)個(gè)體，若干個(gè)個(gè)體構(gòu)成了群體。在遺傳算法開始時(shí)，隨機(jī)地產(chǎn)生一些個(gè)體，在一定約束條件下，根據(jù)目標(biāo)函數(shù)轉(zhuǎn)化為適應(yīng)度函數(shù)，對每個(gè)個(gè)體計(jì)算出一個(gè)適應(yīng)度值。根據(jù)適應(yīng)度值，選擇個(gè)體用來復(fù)制下一代。適應(yīng)度函數(shù)值高的較適應(yīng)度函數(shù)值低的有較大的繁殖能力和機(jī)會(huì)，選擇操作體現(xiàn)了“適者生存”原理。選擇其中相對優(yōu)秀的個(gè)體進(jìn)行交叉、變異等遺傳操作，產(chǎn)生下一代，重復(fù)上述過程，逐步朝著更優(yōu)解的方向

30、進(jìn)化。因此， 遺傳算法可以看作是一個(gè)由可行解組成的群體逐代進(jìn)化的過程。3.3 遺傳算法基本原理及操作過程 3.3.1 適應(yīng)度函數(shù)(hnsh)定標(biāo)遺傳算法在進(jìn)化搜索中基本上不利用外部(wib)信息, 僅以適應(yīng)度函數(shù)(hnsh)為依據(jù), 利用群體中每個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度值來進(jìn)行搜索，所以選取適應(yīng)度函數(shù)非常關(guān)鍵。適應(yīng)度函數(shù)是由目標(biāo)函數(shù)轉(zhuǎn)化而成的。對目標(biāo)函數(shù)值域的某種映射變換稱為適應(yīng)度函數(shù)定標(biāo)。用遺傳算法求解優(yōu)化問題時(shí)，要求適應(yīng)度函數(shù)是無約束的單目標(biāo)函數(shù)。因此將目標(biāo)模型中的約束條件以懲罰項(xiàng)的形式加入目標(biāo)函數(shù)，其它的約束條件則在形成染色體時(shí)加以考慮，這樣原單目標(biāo)多約束的優(yōu)化模型就轉(zhuǎn)化為無約束條件的優(yōu)化模型。由

31、于遺傳算法利用仿真的輪盤賭來尋優(yōu)，因此只可以求極大值。若優(yōu)化問題是求極小值的問題，需對目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行改造變求極小值為求極大值。 3.3.2 初始解的形成采用遺傳算法求解問題時(shí)，首先確定問題的變量和目標(biāo)函數(shù)，然后對變量編碼。在遺傳算法中，問題的解是用數(shù)字串來表示的，而且遺傳操作算子也是直接對數(shù)字串進(jìn)行操作的。編碼方式可分為二進(jìn)制和十進(jìn)制。具體使用哪種編碼方式，要根據(jù)實(shí)際的優(yōu)化問題來確定。二進(jìn)制編碼方式有如下優(yōu)點(diǎn)：與計(jì)算機(jī)碼制一致，碼串的每一位,只有1和0兩個(gè)碼值,操作簡單；表示的范圍廣, 如位碼串最多可表示個(gè)不同的變量；適合于表示離散變量。但也存在如下缺點(diǎn)：對于大規(guī)模的優(yōu)化問題，如果用二進(jìn)制表示其

32、變量，同時(shí)又要確保解具有一定的精度，數(shù)字串位數(shù)就會(huì)很多，這會(huì)使計(jì)算量很大，計(jì)算用時(shí)增多，同時(shí)占用了很大的計(jì)算機(jī)內(nèi)存；用二進(jìn)制來表示變量時(shí)，需要對參數(shù)進(jìn)行編碼和譯碼,用以轉(zhuǎn)換為十進(jìn)制，造成了轉(zhuǎn)換誤差。采用十進(jìn)制編碼的優(yōu)點(diǎn)：數(shù)字串會(huì)比采用二進(jìn)制表示的數(shù)字串短得多，計(jì)算量也會(huì)減少，計(jì)算用時(shí)也會(huì)降低；在優(yōu)化過程中不需對參數(shù)進(jìn)行編碼和譯碼，也就不存在解的精度問題。遺傳算法的計(jì)算: 式中， 為控制變量個(gè)數(shù)。初始化的過程(guchng)是在所給定的控制變量域中，隨機(jī)選取一個(gè)(y )變量群體，其中(qzhng)每個(gè)個(gè)體，包含n個(gè)控制變量，每個(gè)控制變量又可以用位二進(jìn)制碼串來表示，二進(jìn)制碼串中的每一位碼也是隨機(jī)選

33、取而來。取值越大精度越高，但過高的位數(shù)將影響到計(jì)算的速度，因此應(yīng)該同時(shí)兼顧兩者。每個(gè)個(gè)體代表了系統(tǒng)的一種狀態(tài)。為該群體的規(guī)模數(shù)。為了保證在生產(chǎn)下一代的過程中成對選擇，為偶數(shù)。 3.3.3 遺傳操作 遺傳操作是參考生物基因的操作，目的是根據(jù)個(gè)體的適應(yīng)度值對其進(jìn)行一定的操作。遺傳操作可使解逐代地優(yōu)化，逼近最優(yōu)解。遺傳操作有三個(gè)遺傳算子：選擇、交叉、變異。1)選擇選擇建立在適應(yīng)度評估的基礎(chǔ)上。適應(yīng)度越大的個(gè)體，被選擇的可能性就越大。選擇出來的個(gè)體放入配對庫中作為交叉和變異的前提。輪盤賭方法是遺傳算法中最常用的選擇方法。設(shè)種群的規(guī)模為，個(gè)體的適應(yīng)度為，則個(gè)體 被選擇的概率。即概率反映了個(gè)體 的適應(yīng)度值

34、在整個(gè)群體適應(yīng)度值總和中所占的比例。個(gè)體的適應(yīng)度值越大，被選中的概率就越高，被選中的個(gè)體被放入配對庫中。2)交叉雜交被稱為遺傳算法中的特色操作，是遺傳算法中尋找最優(yōu)個(gè)體的最主要手段，也是遺傳算法區(qū)別于其他優(yōu)化方法的主要標(biāo)志。交叉是指在配對庫中隨機(jī)選擇兩個(gè)個(gè)體作為雙親，將個(gè)體的部分結(jié)構(gòu)加以變換從而生成新個(gè)體。遺傳算法的搜索能力通過交叉操作得以飛躍性的提高。交叉操作是按照一定的概率Pc，在配對庫中隨機(jī)地選取兩個(gè)個(gè)體進(jìn)行的。Pc一般取0.6到0.9之間。交叉算子有幾種分別是：一點(diǎn)交叉：在個(gè)體數(shù)字串中隨機(jī)選定一個(gè)交叉點(diǎn)，兩個(gè)個(gè)體在該點(diǎn)前或后進(jìn)行互換，產(chǎn)生新的個(gè)體。例如：圖3.1一點(diǎn)(y din)交叉圖

35、兩點(diǎn)交叉(jioch)：隨機(jī)地產(chǎn)生(chnshng)兩個(gè)交叉點(diǎn)。多點(diǎn)交叉：是兩點(diǎn)交叉的推廣。一致交叉：通過設(shè)置屏蔽字來決定父代個(gè)體中相應(yīng)的基因如何遺傳給子代。當(dāng)屏蔽字位為1時(shí)，父代的兩個(gè)個(gè)體相應(yīng)位交換生成子代的相應(yīng)位；如果屏蔽字位為0，則父代的兩個(gè)個(gè)體的相應(yīng)位直接復(fù)制給子代的相應(yīng)位。例如：圖3.2一致交叉圖3)變異變異就是以很小的概率Pm隨機(jī)地改變個(gè)體的某些基因的值。對于交叉后產(chǎn)生的個(gè)體的每一個(gè)基因值，產(chǎn)生一個(gè)0到1之間的隨機(jī)數(shù)x，若x0.5，遺傳算法就退化為隨機(jī)搜索，而遺傳算法的一些重要的數(shù)學(xué)特性和搜索能力也就不復(fù)存在了。3.4 基于遺傳算法的無功優(yōu)化與電壓控制實(shí)現(xiàn)的步驟1)確定無功優(yōu)化數(shù)學(xué)

36、模型及目標(biāo)函數(shù)采用3.1節(jié)所述模型及目標(biāo)函數(shù)。2)確定適應(yīng)度函數(shù)因?yàn)檫z傳算法只可求得極大值，而無功(w n)優(yōu)化是求極小值問題，因而需對目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行改造，變求極小值為求極大值。如下式：其中(qzhng)是一個(gè)(y )很大的數(shù)。所以，適應(yīng)度函數(shù)為： 3)形成初始解隨機(jī)產(chǎn)生n個(gè)個(gè)體。每個(gè)個(gè)體是一個(gè)1行列的數(shù)組，型似如下：注： 是可調(diào)發(fā)電機(jī)機(jī)端電壓臺數(shù)；是可調(diào)變壓器臺數(shù)；是可投切并聯(lián)補(bǔ)償器的地點(diǎn)數(shù)。4)進(jìn)入計(jì)算潮流的循環(huán)對每個(gè)個(gè)體進(jìn)行潮流計(jì)算，將結(jié)果代入適應(yīng)度函數(shù)，得到對應(yīng)的適應(yīng)度函數(shù)值。循環(huán)n次，就可以得到n個(gè)適應(yīng)度值，從中選出最大的適應(yīng)度函數(shù)值。5)選擇將得到的n個(gè)適應(yīng)度值從大到小排序，用最靠前

37、的1/4代替最后的1/4，重新形成n個(gè)個(gè)體。這樣做，既選擇了比較優(yōu)良的個(gè)體，又保證了種群的多樣性。6)交叉進(jìn)入交叉循環(huán)，這里交叉率設(shè)定為0.9。隨機(jī)生成一個(gè)0-1之間的數(shù)，如果這個(gè)數(shù)小于，就進(jìn)行交叉，否則，維持不變。循環(huán)n/2次，不重復(fù)交叉。交叉公式為：實(shí)型變量交叉公式：整型變量交叉公式：注：、是要交叉的兩個(gè)體；、是新產(chǎn)生(chnshng)的兩個(gè)體；是隨機(jī)(su j)生成的一個(gè)0-1之間的數(shù)。7)變異(biny)進(jìn)入變異循環(huán)，這里變異率設(shè)定為0.1。隨機(jī)生成一個(gè)0-1之間的數(shù)，如果這個(gè)數(shù)小于，就進(jìn)行變異，否則，維持不變。變異時(shí)，隨機(jī)產(chǎn)生一個(gè)二進(jìn)制碼串(屏蔽字)。循環(huán)n次，又形成n個(gè)新個(gè)體。變異

38、公式為：注：是要變異的個(gè)體；是變異產(chǎn)生的新個(gè)體；是隨機(jī)生成的一個(gè)0-1之間的數(shù)。8)收斂判據(jù)對最新形成的n個(gè)個(gè)體，進(jìn)行潮流計(jì)算，將結(jié)果代入適應(yīng)度函數(shù)，得到n個(gè)適應(yīng)度函數(shù)值，從中選出最大的適應(yīng)度函數(shù)值。若-=pr IT2=IT2+1; endendToc附錄(fl)C 遺傳算法無功優(yōu)化matlab程序遺傳算法無功優(yōu)化matlab程序分為6個(gè)主子程序，每個(gè)子程序又包含其他在程序。6個(gè)主子程序分別為讀取數(shù)據(jù)read子程序；初始解種群initial子程序；選擇selection子程序；交叉crossover子程序；變異mutition子程序；計(jì)算(j sun)適應(yīng)度adapting子程序。data.3

39、0.txt和net.30.txt是IEEE30節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)的兩個(gè)數(shù)據(jù)文件，若想運(yùn)行其他節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)，只需要改變這兩個(gè)數(shù)據(jù)文件，而不必修改程序。data.30.txt數(shù)據(jù)文件中的數(shù)據(jù)說明見read子程序中的讀取數(shù)據(jù)部分，不再增加說明；net.30.txt中的數(shù)據(jù)是30節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)潮流計(jì)算程序所需要的數(shù)據(jù)。read子程序：function NGAmax,popsize,NV,Gnumber,NLC,NT,NCD,NLD,VGmax,VGmin,Vjmax,Vjmin,LC,T,CD,LD,rmin=read(node) if node=3 fid = fopen(data3.txt,r); elseif no

40、de=4 fid = fopen(data4.txt,r); elseif node=5 fid = fopen(data5.txt,r); elseif node=9 fid = fopen(data9.txt,r); elseif node=10 fid = fopen(data10.txt,r); elseif node=11 fid = fopen(data11.txt,r); elseif node=13 fid = fopen(data13.txt,r); elseif node=14 fid = fopen(data14.txt,r); elseif node=30 fid =

41、fopen(data30.txt,r); elseif node=39 fid = fopen(data39.txt,r); elseif node=43 fid = fopen(data43.txt,r); elseif node=57 fid = fopen(data57.txt,r); elseif node=118 fid = fopen(data118.txt,r); elseif node=145 fid = fopen(data145.txt,r); elseif node=162 fid = fopen(data162.txt,r); elseif node=300 fid =

42、 fopen(data300.txt,r); else disp(非標(biāo)準(zhǔn)IEEE數(shù)據(jù)(shj)！); beak; end NGAmax=fscanf(fid,%d,1,1); %最大進(jìn)化(jnhu)代數(shù) popsize=fscanf(fid,%d,1,1); %種群(zhn qn)規(guī)模 NV=fscanf(fid,%d,1,1); %可調(diào)發(fā)電機(jī)數(shù)量 NLC=fscanf(fid,%d,1,1); %連續(xù)型無功補(bǔ)償裝置數(shù)量 NT=fscanf(fid,%d,1,1); %可調(diào)變壓器數(shù)量 NCD=fscanf(fid,%d,1,1); %離散電容補(bǔ)償裝置數(shù)量 NLD=fscanf(fid,%d,1

43、,1); %離散電抗補(bǔ)償裝置數(shù)量 VGmax=fscanf(fid,%g,1,1); %發(fā)電機(jī)機(jī)端電壓上限 VGmin=fscanf(fid,%g,1,1); %發(fā)電機(jī)機(jī)端電壓下限 Vjmax=fscanf(fid,%g,1,1); %非發(fā)電機(jī)節(jié)點(diǎn)電壓上限 Vjmin=fscanf(fid,%g,1,1); %非發(fā)電機(jī)節(jié)點(diǎn)電壓下限 Gnumber=fscanf(fid,%g,3,NV); %發(fā)電機(jī)所在節(jié)點(diǎn)號、無功上下限 LC=fscanf(fid,%g,3,NLC); %連續(xù)型無功補(bǔ)償所在節(jié)點(diǎn)號、補(bǔ)償容量上下限 T=fscanf(fid,%g,5,NT); %可調(diào)變壓器首末節(jié)點(diǎn)號、上下限、單檔

44、容量 CD=fscanf(fid,%g,4,NCD); %離散電容補(bǔ)償裝置位置、上下限組數(shù)、單組容量 LD=fscanf(fid,%g,4,NLD); %離散電抗補(bǔ)償裝置(zhungzh)位置、上下限檔數(shù)、單檔容量 rmin=fscanf(fid,%d,1,1); %懲罰(chngf)因子的最小取值 fclose(fid);%關(guān)閉(gunb)數(shù)據(jù)文件 Gnumber=Gnumber; LC=LC; T=T; CD=CD; LD=LD;initial子程序：function x,fitness,n,n1,isb,pr,iternu,X,B1,B2=initial(popsize,NV,Gnumb

45、er,NLC,NT,NCD,NLD,node,VGmax,VGmin,Vjmax,Vjmin,LC,T,CD,LD,rmin) x=zeros(popsize,NV+NLC+NT+NCD+NLD); DV=zeros(1,NV); DLC=zeros(1,NLC); DNT=zeros(1,NT); DCD=zeros(1,NCD); DLD=zeros(1,NLD); fitness=zeros(1,popsize); B1,B2,n,n1,isb,pr,iternu,X=readnet(node);%讀取網(wǎng)絡(luò)參數(shù) k=1;%disp(LC) while kfitness_newmax fi

46、tness_newmax=fitness_new(i); endendfitness_newavg=fitness_newsum/popsize;x=X_new;fitness=fitness_new;crossover子程序：function x,fitness=crossover(x,fitness,popsize,Fitness_newavg,Fitness_newmax,NV,NLC,NT,NCD,NLD) pc1=0.99; pc2=0.7; for i=2:popsize/2 if fitness(i)fitness(popsize/2+i) f=fitness(i); else

47、f=fitness(popsize/2+i); end if fFitness_newavg pc=pc1-(pc1-pc2)*(f-Fitness_newavg)/(Fitness_newmax-Fitness_newavg); else pc=pc1; end crossr=rand; if crossrNV+NLC x(i,m)=round(a*x(i,m)+(1-a)*x(popsize/2+i,m); x(popsize/2+i,m)=round(a*x(popsize/2+i,m)+(1-a)*temp); else x(i,m)=a*x(i,m)+(1-a)*x(popsize/

48、2+i,m); x(popsize/2+i,m)=a*x(popsize/2+i,m)+(1-a)*temp; end end end end endmutition子程序：function x,fitness=mutation(x,fitness,popsize,fitness_newavg,fitness_newmax,NV,NLC,NT,NCD,NLD,VGmax,VGmin,LC,T,CD,LD) pm1=0.1; pm2=0.001; for i=2:popsize if fitness(i)fitness_newavg pm=pm1-(pm1-pm2)*(fitness(i)-fitness_newavg)/(fitness_newmax-fitness_newavg); else pm=pm1; end mutationr=rand; if mutationrNV+NLC+NT+NCD x(i,m)=round(x(i,m)-(x(i,m)-LD(m-(NV+NLC+NT+NCD),3)*rand); elseif mNV