基于改进教学的优化算法(TLSBO)的最优功率优化附Matlab代码

基于改进教学的优化算法(TLSBO)的最优功率优化附Matlab代码

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/Matlab_dashi/article/details/145502497

随着全球能源需求的持续增长和环境问题的日益突出，电力系统的安全、稳定和经济运行变得至关重要。最优功率潮流（OPF）作为电力系统分析的核心问题之一，旨在通过调整控制变量，在满足各种运行约束的条件下，优化系统的性能指标，如降低发电成本、提高电压稳定性、减少网络损耗等。传统的OPF问题求解方法包括梯度法、牛顿法、内点法等，这些方法依赖于目标函数和约束条件的梯度信息，对问题的凸性有一定要求，且容易陷入局部最优。

近年来，受自然界和人类社会规律启发的智能优化算法在OPF问题中得到了广泛应用，例如遗传算法（Genetic Algorithm，GA）、粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）、差分进化算法（Differential Evolution，DE）等。这些算法具有较强的全局搜索能力，能够在非凸、非线性问题中找到较好的解决方案。然而，这些算法也存在一些问题，例如参数设置敏感、收敛速度慢、计算复杂度高等。

教学优化算法（TLSBO）是一种新型的智能优化算法，由Rao等人于2011年提出。该算法模拟了教师教学和学生学习的过程，通过教师阶段和学生阶段的迭代，不断提高解的质量。TLSBO算法具有参数少、易于实现、鲁棒性强等优点，在许多优化问题中都取得了良好的效果。然而，传统的TLSBO算法也存在一些不足，例如收敛速度慢、容易陷入局部最优等。

本文针对传统TLSBO算法在解决OPF问题中的不足，提出了改进的算法框架，主要包括以下几个方面：

• 动态调整教学因子: 针对传统TLSBO算法中教学因子固定不变的问题，提出了动态调整教学因子的策略，使其能够根据算法的迭代进程自适应地调整。
• 改进学生群体学习策略: 针对传统TLSBO算法中学生只能向老师学习的局限性，提出了改进的学生群体学习策略，允许学生之间进行互相学习，提高种群的多样性。
• 融合局部搜索策略: 为了提高算法的局部搜索能力，在算法中融合了局部搜索策略，例如模拟退火（Simulated Annealing，SA）算法或爬山算法（Hill Climbing，HC）。

最优功率潮流（OPF）问题建模

OPF问题是一个复杂的非线性优化问题，其目标是在满足各种运行约束的条件下，最小化系统的运行成本。OPF问题的数学模型可以表示为：

运行结果