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1.
粒子群优化算法在电力系统中的应用   总被引:85,自引:24,他引:61  
粒子群优化方法是一种基于群体智能的新型演化计算技术.它在函数优化、神经网络设计、分类、模式识别、信号处理、机器人技术等许多领域已取得了成功应用,但在电力系统中应用的研究起步较晚,关于它实际应用的报道尚不多见.文章较为全面地详述了粒子群优化方法在配电网扩展规划、检修计划、机组组合、负荷经济分配、最优潮流计算与无功优化控制、谐波分析与电容器配置、配电网状态估计、参数辨识、优化设计等方面应用的主要研究成果.随着粒子群优化理论研究的深入,它还将在电力市场竞价交易、投标策略以及电力市场仿真等领域发挥巨大的应用潜力.  相似文献
2.
一种适合于电力系统机组组合问题的混合粒子群优化算法   总被引:75,自引:20,他引:55  
该文针对机组组合问题,提出了一种新的混合粒子群优化算法。该算法包含3个重要的方面:通过在算法迭代过程中对松弛后的0、1变量与机组有功出力变量并行地进行优化,避免了由于决策变量过多造成的维数灾难题;引入变动阈值,解决了在寻优过程中粒子的值出现振荡时可能会丢失机组有效启停状态的问题:在粒子群优化算法中引入启发式变异技术,有效地处理了机组启、停时间的约束并提高了粒子群优化算法的全局收敛能力。文中通过对2个算例的计算及与其他算法进行的比较结果,验证了所提出的混合粒子群优化算法具有更好的全局收敛性。  相似文献
3.
电力系统无功优化的多智能体粒子群优化算法   总被引:56,自引:7,他引:49  
无功优化是电力系统实现电压和无功功率最优控制和调度的基础,提出了一种全新的优化算法一多智能体粒子群优化算法来求解此类优化问题。该算法结合multi-agent系统和粒子群优化技术,构造了一个格子环境,所有Agent都固定在格子环境中。每一个Agent相当于粒子群优化算法中的一个粒子,它们通过与其邻居的竞争、合作和自学习操作,并且吸收了粒子群优化算法的进化机理,能够更快地、更精确地收敛到全局最优解。在IEEE30节点系统上进行校验,并与其它方法比较,结果表明,提出的算法具有质量高的解、收敛特性好、运行速度快的突出优点。  相似文献
4.
基于PSO考虑谐波影响的补偿电容器优化配置   总被引:48,自引:6,他引:42  
配电网合理的电容器配置不仅可以有效改善电网的电压水平,降低系统的有功网损,而且能够避免谐波谐振或电流放大,该文在建立电容器优化配置问题的非线性整数规划模型时,考虑了电压谐波畸变率约束条件,以保证优化方案下的各节点电压总谐波畸变率控制在规定限值以内。文中应用了一种简单有效,且收敛性很好的演化计算算法-微粒群优化算法(PSO)进行问题的求解,从编码方式,操作过程,目标函数选取,参数调节以及信息共享机制等五个方面分析了该算法的优越性,并给出了用于电容器优化配置问题中算法的具体求解步骤。对2个不同规模的IEEE测试系统的优化计算表明,微粒群算法可以很好地获得电容器优化配置问题的全局最优解。  相似文献
5.
电网规划综合评判决策系统的设计与应用   总被引:43,自引:14,他引:29  
提出了一种求解电力系统负荷经济分配问题的改进粒子群优化算法.该算法考虑了机组的爬坡约束、出力限制区约束、非光滑费用函数曲线等非线性特性,用保留可行解的方法处理负荷平衡约束条件,用自适应罚函数法处理爬坡和出力限制区约束条件,加快了算法的收敛速度,对不活动粒子的处理使算法避免了"早熟"现象.仿真计算表明,改进粒子群优化算法是一种求解负荷经济分配问题的有效方法.  相似文献
6.
含风电场电力系统经济调度的模糊建模及优化算法   总被引:41,自引:13,他引:28       下载免费PDF全文
随着人们对风电的日益关注,新型风电场的容量在并网系统中所占比例不断增加,这对传统电力系统的经济调度问题提出了新的要求。特别是风电场输出功率的随机变化给系统的经济调度带来了更多的不确定性因素。文中应用模糊理论建立了含风电场电力系统动态经济调度的模糊模型,使调度结果能够表达决策者的意愿,从而更好地适应风机输出功率的随机性。在优化算法上,利用下降搜索思想对传统粒子群算法进行了改进,并将改进后的算法用于求解提出的动态经济调度问题。在算例中进行了测试,结果验证了所提出的方法的可行性。  相似文献
7.
改进粒子群算法及其在输电网规划中的应用   总被引:34,自引:5,他引:29  
根据粒子群算法收敛性受初始粒子分布影响较大的特点,结合非线性单纯体法(nonlinear simplex method NSM),提出了一种粒子群初始化方法。该方法克服了随机初始化粒子时不能保证粒子合理分布的缺点,对提高初始粒子质量、加速PSO算法的收敛速度起到了有效的作用;同时分析了罚函数形式的适应度函数使迭代过程产生振荡的现象,根据对偶拉格朗日法,提出了一种交叉迭代法,克服了罚函数法的不足。最后通过算例证明了这2种方法应用于电网规划的有效性和正确性,为PSO算法的进一步改进拓展了思路。  相似文献
8.
基于分布式协同粒子群优化算法的电力系统无功优化   总被引:34,自引:3,他引:31  
该文提出一种新颖的用于求解无功优化问题的分布式协同粒子群优化算法.考虑到大规模电力系统集中优化难度较大,采用分层控制中的分解-协调思想将大系统分解成若干个独立的子系统,有效地降低求解问题的复杂度,并采用混合策略在各子系统问进行协同进化.此外,子系统的无功优化采用了一种改进的粒子群优化算法,考虑了更多粒子的信息,能有效地提高算法的收敛精度和计算效率.对4个不同大小规模的系统进行的仿真计算结果表明该文提出的方法能够获得高质量的解,并且计算时间短,效率高,适合求解大规模电力系统的无功优化问题.  相似文献
9.
电力系统机组组合问题的改进粒子群优化算法   总被引:33,自引:13,他引:20  
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
10.
This paper presents the application of particle swarm optimization (PSO) technique and its variants to least-cost generation expansion planning (GEP) problem. The GEP problem is a highly constrained, combinatorial optimization problem that can be solved by complete enumeration. PSO is one of the swarm intelligence (SI) techniques, which use the group intelligence behavior along with individual intelligence to solve the combinatorial optimization problem. A novel ‘virtual mapping procedure’ (VMP) is introduced to enhance the effectiveness of the PSO approaches. Penalty function approach (PFA) is used to reduce the number of infeasible solutions in the subsequent iterations. In addition to simple PSO, many variants such as constriction factor approach (CFA), Lbest model, hybrid PSO (HPSO), stretched PSO (SPSO) and composite PSO (C-PSO) are also applied to test systems. The differential evolution (DE) technique is used for parameter setting of C-PSO. The PSO and its variants are applied to a synthetic test system of five types of candidate units with 6- and 14-year planning horizon. The results obtained are compared with dynamic programming (DP) in terms of speed and efficiency.  相似文献
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