摘要：将遗传算法GA（Genetic Algorithm）和禁忌搜索算法TS（Tabu search）相结合,提出一种遗传禁忌搜索算法GATS（Genetic Algorithm ＆ Tabu search）用于相量测量单元优化配置。GATS算法结合了遗传算法的随机搜索能力、并行性和禁忌搜索算法的记忆功能,有效地解决了遗传算法的爬山能力差、早熟的问题,提高了收敛速度及优化质量;同时遗传算法的种群操作,保留了遗传算法的多出发点的优势,弥补了禁忌搜索的单一单操作缺乏并行性的弱点。在约束条件处理时,采用了不可行解启发性修复方法,提高了算法的优化效果。基于图论的深度优先方法用于系统可观性分析。将GATS算法应用于优化相量测量装置安装地点选择,实现了安装地点最少,而整个系统可观的目标。通过算例证明了算法的有效可靠。

关键词：可观测性分析 相量测量单元 遗传算法 改进遗传算法 禁忌搜索算法 

单位：华东交通大学电气与电子工程学院 江西南昌330013 江西电力设计院 江西南昌330006