自适应遗传算法在电力变压器优化设计中的应用

对遗传算法的交叉率和变异率参数以及适应度函数等方面进行了研究,改进了自适应遗传算法,给出了单目标和多目标的电力变压器优化设计的实例.     

遗传算法在干式电力变压器系列优化设计中的应用研究

在传统遗传算法的基础上,对算法进行了改进,使之适用于干式变压器系列优化设计.在SC9-50/10系列变压器的系列优化设计上应用结果表明,这种算法效果是比较理想的.     

基于改进自适应遗传算法的电力变压器优化设计

结合电力变压器设计特点对遗传算法的交叉率和变异率参数以及适应度函数等方面进行研究,改进了自适应遗传算法．应用经典数学函数验证表明该算法具有较高的全局寻优效率。同时给出了单目标和多目标的电力变压器优化设计的实例,应用结果表明,改进自适应遗传算法对电力变压器的优化设计效果明显,     

用遗传算法进行电力变压器纵绝缘结构优化设计

针对电力变压器纵绝缘结构优化设计,建立了纵绝缘结构优化设计数学模,并借助遗传算法这一智能计算工具对连续一内屏蔽式变压器的纵绝缘分区结构设计进行了优化,取得了令人满意的结果。     

改进遗传算法在干式电力变压器优化设计中的应用

介绍了遗传算法的基本原理及算法步骤,对其编码与解码方案、约束条件的处理、搜索速度、全局寻优等进行了改造,使新群体的整体素质更好,加快了寻优过程。采用改进的遗传算法对干式变压器的电磁计算设计进行了优化,并应用于SGB-800/10干式电力变压器的单目标和双目标的优化设计。通过实例参数对比分析,表明该算法切实可行,优化效果较好。     

结合遗传算法的人工神经网络在电力变压器故障诊断中的应用

人工神经网络在电力变压器故障诊断中有广泛的应用。常用的反向传播界法存在着容易陷入局部极小点、对初值要求高的缺声、，给故障诊断带来不便。本文提出采用遗传算法优化人工神经网络结构的初仅，将遗传算法与人工神经网络结合起来.迅速得到最佳人工种经网络权值矩阵与阈值向量，实现故障诊断。     

改进蚂蚁算法在电力变压器优化设计中的应用

介绍了改进蚂蚁算法在电力变压器优化设计中的应用,并以实例说明其优化效果.     

遗传算法在变压器故障诊断中的应用

根据变压器油中溶解气体分析的三比值法建立了基于Mamdani模糊推理的变压器故障诊断系统。该故障诊断系统由历史数据库、模糊推理诊断模块和优化模块三部分组成。利用遗传算法和历史试验数据对模糊推理模块的隶属度函数进行优化．克服了传统的三比值法对变压器进行故障诊断时存在的临界值判据缺损问题,并可对故障诊断过程中的编码缺损情况作出解释。实例验证,该诊断系统具有较好的诊断能力,可提高变压器故障诊断的准确性。     

基因表达遗传算法在变压器铁心截面优化设计中的应用

介绍了基因表达遗传算法在变压器铁心截面优化设计中的应用,并给出了实例.     

基因控制遗传算法在变压器优化设计中的应用

提出了采用基因控制遗传算法实现变压器优化设计的方法.     

遗传算法在电力系统无功优化中的应用

遗传算法(GA)是近10年来发展的基于自然选择规律的一种优化方法,算法能成功的解决无功变量中的离散问题,避免常规数学优化方法的局部最优现象。根据众多参考文献,阐述了简单遗传算法(SGA)以及GA与其他算法相结合的算法在电力系统无功优化中的应用和今后的发展方向。     

免疫遗传算法在无功优化中的应用

将免疫遗传算法用于电力系统无功优化,其特点在于用基因座信息熵和免疫选择机制,提高种群的多样性,增加搜索空间,促进全局最优。通过对IEEE33节点系统的计算,验证了该算法能有效提高无功优化的收敛速度和优化效果。     

基于多种群遗传算法的电网无功功率优化

利用新型优化理论-遗传算法进行电网无功功率优化,分析了简单遗传算法各个进化参数对无功优化性能的影响,并对简单遗传算法的生殖操作做了改进,引入多个种群同时进行优化搜索,大大降低遗传控制参数的不当设定对优化结果的影响.通过算例表明多种群遗传算法对抑制未成熟收敛的发生有明显的效果,并且经过同IEEE14节点配电网的算例结果比较,证明了该方法在电网无功优化中的有效性.     

改进的免疫遗传算法在无功优化应用中的研究

无功优化是电力网络优化的主要措施,其实质是一个多目标非线性混和优化问题。采用免疫遗传算法来研究该问题的求解方法就是在传统遗传算法的基础上,借鉴生物免疫机制中抗体的多样性保持策略和记忆抗原的特点,大大提高了算法的全局搜索和局部搜索能力。实验表明,免疫遗传算法具有很好的全局收敛性,能有效解决无功优化问题。     

多轮进化遗传算法在电机优化设计中的应用

介绍了应用遗传算法进行电机优化设计的实施方法，重点介绍在电机优化设计中参数编译码，初始群体的设定，适应度函数定标，控制参数的设定等的处理方法，并针对优化搜索效率与优化精度的矛盾，提出采用“多轮进化遗传算法”，实例表明，这些处理手段是成功和有效的。     

多目标并行优化的高级遗传算法在无源滤波器设计中的应用

文章首次在利用高级遗传算法处理多目标优化问题中引入了并行寻优的思想,摆脱了传统的通过加权第的办法,避免了加权系数确定地盲目性。并成功地应用到无源滤波器的参数优化中,获得了较好的效果。同时高级遗传算子的引入,可保证问题的全局收敛。