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本文详细分析了遗传算法和蚁群算法特点,提出了一种蚁群混合遗传算法求解制冷机组优化调度问题的新算法,算法思想是在制冷机组调度的前阶段利用遗传算法群体性全局搜索能力,快速形成初始解,在满足终止遗传算法的条件之后,将遗传算法调度的较优解转化为蚁群算法所需要的初期信息素,然后利用蚁群算法所具有的正反馈性、高效等特点迅速地形成制冷机组调度的最优解。这种新算法的优点在于很好的避免了遗传算法后期搜索速度变慢,容易过快收敛和蚁群算法前期生成初始最优解较慢的缺点,从而提高了算法的整体性能。 相似文献
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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 总被引:5,自引:2,他引:5
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。 相似文献
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人工神经网络在很多领域有着成功的应用,神经网络参数估计有许多训练算法,BP算法是前向多层神经网络的典型算法,但BP算法有时会陷入局部最小解,遗传算法是一种随机优化技术,它可以发现全局优解。本文介绍了遗传算法在前向多层神经网络参数估计中的应用,并对标准遗传算法进行了适当的改进。结合具体例子给出了算法实现的操作步骤和实验结果。实验数据表明采用遗传算法得到的神经网络参数是最优的,神经网络的性能优于基于BP算法的神经网络性能。 相似文献
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提出了考虑进化稳定策略的改进多种群遗传算法并将其应用于配电网规划。该算法不仅保持了多种群遗传算法的多目标性,而且通过引入突变算子使算法更容易找到全局最优区域,缩短了传统多种群遗传算法要跳出局部最优区域所消耗的迭代时间。算例结果表明该算法在收敛性能和搜索能力方面比其他遗传算法有较大提高,在全局寻优性能上也优于其他遗传算法。 相似文献
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张卫华 《广东输电与变电技术》2006,(6):20-24
通过混合算法来改进遗传算法是一种可行的方向。在前人研究的基础上进一步提出了一种能够保持遗传算法、模拟退火算法和禁忌搜索算法优点的混合遗传算法。该算法显著改善了遗传算法早熟收敛和局部搜索能力差的不足,具有良好的全局寻优能力和局部搜索能力,并在实际系统应用中验证了它的有效性。 相似文献
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遗传算法在电力系统无功优化中的应用综述 总被引:1,自引:0,他引:1
遗传算法是近十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。本文详细阐述了简单遗传算法以及遗传算法与其它算法相结合的混合算法在电力系统无功优化中的应用和今后的发展方向。 相似文献
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V. Senthil Kumar M.R. Mohan 《International Journal of Electrical Power & Energy Systems》2011,33(4):827-835
This paper presents an algorithm for solving the hydrothermal scheduling through the application of genetic algorithm (GA). The hydro subproblem is solved using GA and the thermal subproblem is solved using lambda iteration technique. Hydro and thermal subproblems are solved alternatively. GA based optimal power flow (OPF) including line losses and line flow constraints are applied for the best hydrothermal schedule obtained from GA. A 9-bus system with four thermal plants and three hydro plants and a 66-bus system with 12 thermal plants and 11 hydro plants are taken for investigation. This proposed GA reduces the complexity, computation time and also gives near global optimum solution. 相似文献
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电力市场下日无功计划优化模型和算法的研究 总被引:3,自引:1,他引:3
针对电力市场下无功辅助服务的特点,提出了计及无功费用的日无功计划数学模型,并应用一种充分结合免疫原理和遗传算法各自优点的混合优化策略来求解该模型。该算法模拟免疫系统中抗体的自我平衡机制,调节遗传算法中个体浓度的抑制和促进;利用免疫记忆功能,实现了优良基因片的重组,提高遗传算法的总体搜索能力。依据抗体结构的可变区和稳定区,该文提出基于有效负荷变化指标的专家知识来对个体的基因进行修补,使遗传算法的优化过程具有指导性。IEEE30节点系统的计算和分析表明了该文所提出模型和算法的正确性和实用性。 相似文献
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基于遗传算法—模糊径向基神经网络的光伏发电功率预测模型 总被引:4,自引:0,他引:4
针对光伏发电系统出力波动问题,提出遗传算法(GA)—模糊径向基(RBF)神经网络的光伏发电功率预测模型,将功率预测值应用于光伏发电的蓄电池储能功率调节系统,以降低对电网的冲击。选择与待预测日天气类型相同、日期相近、温度欧氏距离最小的历史日作为相似日,把与光伏发电功率相关性大的太阳辐射强度和温度作为模型输入变量,提出K均值聚类和遗传算法的参数优化方法,建立基于GA—模糊RBF神经网络的最终预测模型。在光伏功率预测的基础上,提出一种平滑控制策略,对光伏并网功率进行有效调节,从而达到平滑光伏功率波动的目的。实例证明,所述预测模型具有较高精度,并验证了平滑功率波动控制策略的有效性。 相似文献
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实时无功优化调度中的邻域搜索改进遗传算法 总被引:11,自引:4,他引:11
为了避免遗传算法的早熟收敛及改善其收敛性能,提出了电力系统最优无功调度和电压控制的一种改进遗传算法。算法中采用了分组整数编码技术和锦标赛选择机制;结合十进制整数编码的特点,提出了邻近变异的操作算子,避免了二进制编码中的海明悬崖(Hamming cliffs);在遗传迭代结束后再引入邻域搜索技术,以极短的时间完成搜索。将此算法应用在海南电网的实时无功优化调度中,结果表明该算法能迅速获得全局优化解,具有很好的全局收敛性能,能满足电力系统无功优化实时调度的要求。 相似文献
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面向对象编程是确保大型系统分析和应用软件易于维护、升级和移植的有效方法,简述了面向对象(Object-Oriented)的软件设计思想,讨论了面向对象编程中的几项核技术,并将其引入配电网规划的仿真设计中。结合实际配电网规划模型,给出了基于遗传算法的配电网规划求 流程,定义了遗传算法、配电网潮流算法等相应的算法类及配电网元件类,提出了基于友元机制等在类的实例对象之间交互信息的有效方法。工程应用验证了此方法的有效性。 相似文献
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尝试将人工鱼群算法(AFSA)用于电力系统无功优化,建立了相应的优化模型,对IEEE6、IEEE14节点系统及某地区实际电力系统进行了无功优化计算,并与遗传算法(GA)、改进Tabu搜索算法(MTSA)进行了比较,结果表明AFSA鲁棒性强,全局收敛性好,用于电力系统无功优化计算是有效、可行的。 相似文献
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针对风力发电系统发电机转速波动较频繁,难于同时对电压和频率的稳定性实施控制等特点,结合直流发电机的工作特性,提出了基于直流发电机的风力发电系统控制技术。采用基于遗传算法的最优励磁控制技术对发电机的励磁实施控制,使发电机获得了稳定的输出电压。从理论上分析了直流风力发电系统的可行性及其特点,重点分析和研究了基于遗传算法的直流风力发电机组最优励磁控制技术在稳定输出电压方面的性能,运用Matlab对该系统进行了仿真,并用直流电动机作原动机,通过调节电动机的转速模拟风速变化引起的风力机转速变化。在电力系统动态模拟试验室中进行了大量实验,通过比较和分析获取的数据和仿真结果,进一步验证了该方法的正确性和可行性。 相似文献