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1.
遗传算法及其改进   总被引:109,自引:6,他引:103  
本文首先对遗传算法的来源,基本原理,数学机理,特点及其应用进行了论述。这了提高遗传算法的收敛性能,同时考虑到交叉率和变异率的选取问题,本文简要介绍了一种基于个体适应度值的自适应调整交叉率和变异率的自适应遗传算法。  相似文献
2.
基于模糊遗传算法的配电网络重构   总被引:96,自引:11,他引:85  
提出了一种模糊遗传算法(FGA),对交叉率和变异率进行模糊控制,有效地提高了收敛速度,避免了不成熟收敛。将FGA用到配电网络重构中,取得了较好效果。另外本文提出用支路的开关状态(0或1)作为控制参数,避开了繁琐的编码方法,缩短了染色体长度,同时对交叉位置的选取、变异的进行等提出了独特的方案,所有这些都极大地提高了计算效率。  相似文献
3.
遗传算法在电力系统无功优化中的应用   总被引:96,自引:4,他引:92  
在利用遗传算法求解电力系统的无功优化问题,在优化编码和变异概率取值两个方面进行了研究,进一步推动了遗传算法在实际系统优化问题中的应用。在电力系统无功优化这个具有多局部极小值的寻优方面,把遗传算法所求得的无功优化结果和传统的基于梯度寻优方向的非线性规划法所得的优化结果进行比较,指出了遗传算法在处理非连续的和非平滑的函数寻优方面优于传统的寻优方法,具备全局寻优的能力。  相似文献
4.
无源滤波器的多目标优化设计   总被引:94,自引:23,他引:71  
针对目前根据工程经验或简单的技术经济指标来设计无源滤波器的现状,以及现有优化设计方法中假设条件较多、寻优空间较小、寻优能力不强、对实际因素考虑不全面等问题,提出了一种无源滤波器的多目标优化设计方法。将无源滤波器的初期投资、无功功率补偿容量、滤波后电网谐波含量作为三个目标,利用遗传算法对无源滤波器的参数进行优化设计。通过适应度函数的阈值制约以及以不同概率进行染色体选择操作,使得种群朝三个目标最佳协调点的方向进化;并且,为了克服算法的早熟收敛,引入混沌算子来增加种群的多样性;最后对一个混全滤波实验系统进行了无源滤波参数的多目标优化设计。实践表明,设计出的无源滤波器具有良好的综合性能。  相似文献
5.
基于遗传算法的无功规划优化   总被引:77,自引:8,他引:69  
提出了一种应用于电力系统无功规划优化问题的改进遗传算法。该算法对传统遗传算法的编码方式、群体规模以及遗传3算法等方面进行了  相似文献
6.
基于神经网络的负荷组合预测模型研究   总被引:58,自引:15,他引:43  
给出了电力系统负荷的变权系数组合预测模型,即基于神经网络的组合预测模型。该模型利用多种方法的预测结果与实际负荷数据的非线性关系,建立相应的神经网络模型。该网络为单输出的三层网络,其中输入层为各种预测方法的预测值,输出层为实际负荷值。文中用变动量因子和变学习率的BP算法对其训练,训练后的网络便具有预测能力。同时,文中对基于遗传算法的固定权系数组合预测模型进行了简要的介绍。对几个实际系统的年、月、时负荷预测表明,该模型具有很高的预测精度。  相似文献
7.
机组优化组合的遗传算法   总被引:57,自引:7,他引:50  
蔡超豪  蔡元宇 《电网技术》1997,21(1):44-47,51
本文对机组优化组合的遗传算法进行了研究,针对问题的特征,设计了应用方法。实例计算表明,遗传算法具有收敛性好,适应性强,能找到近乎全局最优解,它对实现机组优化组合具有实用价值。  相似文献
8.
基于Tabu搜索方法的电力系统无功优化   总被引:53,自引:4,他引:49  
将 Tabu搜索方法用于电力系统无功优化 ,采用二进制和十进制编码 2种方案。对IEEE30节点系统和 1 2 5节点山东省某地区电网进行了优化计算 ,并与简单遗传算法、结合模拟退火的遗传算法进行了比较 ,结果表明 Tabu搜索方法具有更强的全局寻优能力 ,可用于运行方式安排 ,并具有在线决策的潜力  相似文献
9.
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。  相似文献
10.
电力系统机组组合问题的系统进化算法   总被引:47,自引:13,他引:34  
提出了一种适用于解决大规模电力系统机组组合问题的新型优化算法--系统进化算法,与常规的优化算法相比该方法具有更强的适应性和鲁棒性,能处理高维数、非凸、离散、非一的实际系统化问题。系统进化的思想具有方法论的意义,根据实际问题的不同特征可以设计不同的系统进化算法。这种方法的提出可以为复杂系统的优化规划、运行决策提供新的途径。  相似文献
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