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1.
改进粒子群算法及其在电力系统经济负荷分配中的应用   总被引:64,自引:16,他引:48  
提出了一种用于求解一般形式的非连续、非凸、非线性约束优化问题的改进粒子群算法,用于求解复杂的非凸、非线性电力系统经济负荷分配问题。基于随机分析理论,证明了该算法依概率收敛至全局最优,且收敛性与粒子群的初始分布无关,并提出一个收敛的充分条件。多个算例的仿真结果表明:文中提出的算法有效、可行,可望应用于更广泛的优化问题  相似文献
2.
电力系统机组组合问题的改进粒子群优化算法   总被引:32,自引:13,他引:19  
赵波  曹一家 《电网技术》2004,28(21):6-10
机组组合问题是一个大规模的非线性混合整数规划问题.文章首先对机组组合问题的0、1变量进行松弛,应用罚函数方法将此问题转化为一个非线性连续变量的规划问题,并应用改进粒子群优化算法求解.该算法在标准的粒子群优化算法的基础上,每个粒子速度和位置的更新不仅考虑自身个体极值和全局极值的信息,还考虑其它粒子所包含的信息.通过收敛性分析可知,若合适地选择算法的控制参数,该算法能较好地收敛到最优解.算例表明文章所提出的算法具有解的质量高、收敛速度快的优点.  相似文献
3.
提出了一种结合广义蚁群算法和粒子群算法的优化算法,并将其用于求解复杂的非凸、非线性的电力系统经济负荷分配问题.该结合算法同时具有广义蚁群算法的大规模寻优特性和粒子群算法的较强局部搜索能力,在确保全局收敛性的基础上,能够快速搜索到高质量的优化解.多个算例的仿真结果表明了该结合算法的有效性和可行性.  相似文献
4.
基于蚁群优化算法的短期负荷预测研究   总被引:16,自引:2,他引:14  
为了克服BP算法收敛速度慢和易于陷入局部最小的不足,作者提出将蚁群优化算法用于短期负荷预测的递归神经网络模型学习算法,对实际负荷系统日、周预测的仿真测试表明,该模型能有效地提高短期负荷预测的精度,对工作日和休息日都具有良好的稳定性和适应能力,其预测性能明显优于基于BP算法的递归神经网络(BP-RNN)和基于遗传算法的递归神经网络(GA-RNN).  相似文献
5.
电力系统无功优化的变尺度混沌优化算法   总被引:15,自引:6,他引:9  
变尺度混沌优化(MSCOA)是一种改进的混沌优化方法(COA),利用混沌运动的内在随机性、遍历性和规律性进行全局寻优;通过尺度变换不断缩小优化变量的搜索空间,通过改变"二次搜索"的调节系数提高搜索精度,从而提高局部细化搜索能力.文章将该算法应用于电力系统无功优化问题,并对IEEE 6节点系统以及某地区54节点系统进行了仿真计算,计算结果验证了算法的有效性.  相似文献
6.
基于禁忌搜索的接地网故障诊断   总被引:13,自引:5,他引:8  
为了诊断接地网腐蚀情况,提出了一种基于禁忌搜索算法的接地网故障诊断方法。采用轮换激励位置和每处激励多处测量的方法,使可及节点得到更充分利用,观测信息显著增加。以可及节点间测量电压与估计电压偏差的平方和最小为适配值函数,以各个支路电阻的原始设计值为初始解,以支路电阻为禁忌对象,对各支路分别以某个确定步长增加和减少支路电阻的策略进行邻域搜索,并运用全局形式的藐视准则。对一个60支路的实验接地网分别选择15处以10A直流电流源进行激励,分别测量89处电压,运用提出的方法进行数据分析和故障诊断。结果表明,提出的方法可行,且具有对测量误差敏感性低的特点。  相似文献
7.
基于DPSO算法以负荷恢复为目标的网络重构   总被引:11,自引:6,他引:5       下载免费PDF全文
研究了大停电事故后输电系统的重构优化问题,提出了一种求解最优目标网的离散粒子群优化(DPSO)算法。将网络重构问题表示为以重要负荷恢复量占已恢复负荷总量的比例最高为目标的非线性优化问题,在求解目标网时考虑了负荷重要性、网络连通性、电网所需满足的各种安全和运行约束等问题。该算法在求解输电网重构问题时,编码容易且能方便地处理网络连通性问题,求解效率高、速度快。在IEEE 57节点系统和IEEE 118节点系统中的应用结果验证了文中方法的有效性。  相似文献
8.
两阶段粒子群算法在水电站群优化调度中的应用   总被引:10,自引:0,他引:10  
以水电站群最小出力约束下的发电量最大为目标建立了水电站群优化调度数学模型,采用两阶段粒子群算法求解。在按目标函数进行进化计算之前,先进行以最小平均出力最大为目标的第一阶段优化,并在粒子群中引入初始可行解,以提高粒子群的质量和求解效率。以云南电网统调的7库14站主力水电站群系统为例进行了计算,结果表明,该算法能有效克服“维数灾”问题,能得到高性能的优化调度结果。  相似文献
9.
限制500 kV电网短路电流的网架调整优化算法   总被引:10,自引:1,他引:9       下载免费PDF全文
通过开断部分线路调整500 kV网架结构以增加超标站点之间的电气距离,是限制500 kV电网短路电流的有效措施.对于开断线路的选择既要考虑短路电流的限制效果,又要尽量保持500 kV网架的完整性,如何从上千种断线组合中,选取一种开断最少线路以最大限度限制超标站点短路电流的断线组合极为困难.文中通过分析开断线路对阻抗矩阵各元素的影响,推导开断线路与超标站点自阻抗变化的灵敏度关系,并以该灵敏度为指标提出了一种限制500 kV短路电流的网架调整优化算法.该算法通过求取超标站点自阻抗灵敏度加权和的最大值,可以快速寻找限制超标点短路电流的最优断线组合,避免了对所有断线组合逐一进行校核的繁琐过程.基于该算法提出的广东电网500 kV调整方案证明了其有效性.  相似文献
10.
基于蚁群优化算法的电力系统负荷序列的聚类分析   总被引:9,自引:0,他引:9  
依据神经网络原理短期负荷预测模型的性能,负荷样本空间的分布特性对预测精度有大的影响,并且外部气象因素对负荷敏感性的复杂非线性关系也将使预测精度降低.运用负荷序列特征的聚类分析与模式识别相结合原理可解决该问题.该文提出了基于蚁群优化算法(ant colony optimization Algorithm,ACOA)的电力系统负荷序列聚类分析.通过对实际地区负荷系统的聚类分析显示其优越性;并证实基于ACOA的聚类比Kohonen神经网络聚类对气候异常情况、高温区域、节假日都具有更高的敏感性和分辨率;对负荷曲线轮廓的相似性具有更细腻和更均匀的聚类特性.上述的聚类特性对STLF精度的提高是极其重要的.  相似文献
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