基于模糊自适应模拟退火遗传算法的配电网故障定位

对于配电网故障定位系统的不足与遗传算法存在易早熟、收敛速度慢等问题,结合模糊推理和自适应模拟退火遗传算法,提出一种模糊自适应模拟退火遗传算法(FASAGA)。该算法对评价函数做了容错性改进,在遗传选择时采用自适应机制与最佳个体保留策略,并结合模糊推理与自适应机制求取模糊自适应交叉算子、模糊自适应变异算子,引入模拟退火算法提高收敛速度与局部搜索能力。仿真结果说明该算法应用在配电网故障定位中的准确性、快速性与高容错性。     

基于阻尼灵敏度指标的PSS参数优化

针对区域互联网系统中PSS安装数量不断增多、参数优化困难的问题,提出一种基于灵敏度指标的PSS参数优化的方法。采用局部优化代替全局优化策略,以特征值灵敏度分析方法为基础,通过阻尼比灵敏度指标来选取每个机电模式下的强相关参数,采用自适应遗传算法（AGA）对选取出来的PSS参数进行局部优化,从而减小计算量,增加计算速度,避免出现维数灾问题。通过新英格兰系统的算例分析,表明该方法可有效地达到全局优化的相似作用,满足系统安全稳定运行的要求。     

基于改进遗传算法的电力系统无功规划优化

简要分析了几种无功优化方法的局限性,通过比较得出遗传算法是求解无功优化的一种有效的方法,并在简单遗传算法(SGA)的基础上,提出了更加有效的算法即改进遗传算法(IGA)。该算法针对常规遗传算法收敛速度慢、易早熟等缺陷,并结合电力系统无功优化的特点,借鉴了模拟退火思想在遗传算法的执行过程中对个体适应度不断进行修正,并采用了浮点数编码、双层结构群体、自适应的交叉率和变异率等改进措施。算例表明这种改进的遗传算法优化效果好,而且在精度和收敛度上都有较大提高。     

遗传模拟退火算法在圆筒型直线感应电机优化设计中的应用

本文采用遗传模拟退火算法对圆筒型直线感应电机进行优化设计。该优化算法把模拟退火算法结合进遗传算法中,这样在保证获得较好的全局搜索能力的同时,又加快了遗传算法在峰值附近的收敛,提高了遗传算法的效率。     

基于改进遗传算法的电力系统无功规划优化

简要分析了几种无功优化方法的局限性,通过比较得出遗传算法是求解无功优化的一种有效的方法,并在简单遗传算法(SGA)的基础上,提出了更加有效的算法即改进遗传算法(IGA).该算法针对常规遗传算法收敛速度慢、易早熟等缺陷,并结合电力系统无功优化的特点,借鉴了模拟退火思想在遗传算法的执行过程中对个体适应度不断进行修正,并采用了浮点数编码、双层结构群体、自适应的交叉率和变异率等改进措施.算例表明这种改进的遗传算法优化效果好,而且在精度和收敛度上都有较大提高.     

遗传模拟退火算法在圆筒型直线感应电机优化设计中的应用

本文采用遗传模拟退火算法对圆筒型直线感应电机进行优化设计。该优化算法把模拟退火算法结合进遗传算法中，这样在保证获得较好的全局搜索能力的同时，又加快了遗传算法在峰值附近的收敛，提高了遗传算法的效率。     

量子遗传算法优化的最小二乘支持向量机的风机故障诊断

针对最小二乘支持向量机（LSSVM）在故障诊断过程中的模型参数选择问题,提出了利用全局寻优能力强、收敛速度快的量子遗传算法（QGA）对模型参数进行参数寻优,把LSSVM参数选择问题转化为优化问题。该算法克服了遗传算法优化过程中陷入局部极值的问题,提高了优化性能。利用UCI数据库的数据进行分类验证,相比遗传优化的LSSVM和交叉验证的LSSVM,基于QGA优化的LSSVM模型提高了分类精度。最后,把该模型应用于风力发电机齿轮箱故障诊断中,取得了良好的效果。     

含分布式发电的配电网电压优化的研究

针对含分布式发电的配电网电压优化提出了改进的模拟退火优化算法,对算法中初始种群生成、适应度计算、变异操作等进行了改进,并在处理多目标函数的优化问题中采用了自适应权重和法。算例结果表明,该算法能够收敛于全局最优解,并提高了收敛速度和稳定性。采用改进的模拟退火算法对变压器分接头和SVC出力进行优化来进行综合调压,可改善配电网的电压质量和降低网络损耗。     

改进遗传算法在电力系统稳定器参数辨识中的应用

针对基本遗传算法(SGA)收敛速度慢、易早熟等缺陷,从初始群体的生成、精英个体的保留、自适应的交叉率和变异率、早熟现象的防止策略等方面对SGA进行了改进,提出了一种基于改进遗传算法(IGA)的将电力系统稳定器(PSS)原模型转换成仿真软件下标准模型的参数辨识方法.通过建立含PSS的励磁系统原模型和标准模型传递函数结构框图,输入相同的扰动信号,以原模型和标准模型的输出误差最小作为辨识目标,利用IGA对PSS标准模型参数进行优化调整,最终得到满足要求的PSS标准模型参数.实际PSS参数辨识结果表明,该方法计算速度快,精度高,具有很好的效果.     

基于改进混合遗传算法的永磁无刷直流电动机调速系统的优化设计

以永磁无刷直流电动机作为被控对象,运用一种改进的混合遗传算法对其速度控制器的参数进行了优化设计,该算法针对常规遗传算法搜索效率低和早熟收敛的缺点,通过将单纯形法与自适应遗传算法相组合形成了一种全局优化算法,并进行仿真分析和验证,证实了采用该算法确能起到更好优化调速性能的目的.