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1.
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
2.
一种混合智能算法在配电网络重构中的应用   总被引:27,自引:6,他引:21  
提出了一种新的混合智能方法用来解决配电网络重构问题。该方法结合了遗传算法(GA)和粒子群优化算法(PSO)两者的优点,体现出较GA和PSO更好的寻优性能。在寻优过程中,部分个体以PSO方法迭代,其它个体进行GA中的交叉和变异操作,整个群体信息共享,同时采用自适应参数机制和优胜劣汰的思想进化。通过对IEEE16节点、IEEE33节点、IEEE69节点测试系统的计算和分析表明,该方法在解决配电网络重构问题上具有很高的搜索效率和寻优性能。  相似文献
3.
基于改进粒子群算法的水轮发电机组PID调速器参数优化   总被引:26,自引:2,他引:24  
文中提出一种改进的PSO优化算法,并将该算法应用于水轮发电机组PID调速器参数的优化设计,以水轮发电机组转速偏差的ITAE指标作为改进PSO优化算法的适应度函数.以我国某水电站的真实数据对经过优化后的PID控制规律进行计算机仿真.仿真结果表明利用改进PSO优化算法优化的PID控制规律能有效改善孤网运行条件下水轮机调节系统过渡过程的动态性能.  相似文献
4.
用于无功电压综合控制的改进粒子群优化算法   总被引:22,自引:7,他引:15  
周晖  周任军  谈顺涛  周皓 《电网技术》2004,28(13):45-49
介绍了粒子群优化算法(PSO),结合电力系统实际运行情况提出了适用于离散型变量的改进PSO算法,该算法将全局型和局部型算法有效结合起来,将问题分层解决,并引入了变异算子.在IEEEl4节点系统和130节点实际系统的仿真计算中,改进PSO算法与其他人工智能算法相比,可在较短的计算时间内取得更好的优化效果.  相似文献
5.
基于改进微粒群算法的水火电力系统短期发电计划优化   总被引:21,自引:3,他引:18  
汪新星  张明 《电网技术》2004,28(12):16-19
微粒群算法(PSO)来源于对社会模型的模拟,是一种随机全局优化技术。该算法简单,容易实现,且功能强大。中对PSO进行了改进,引入了“分群”和“灾变”思想,并应用于求解水火电力系统的短期有功负荷最优分配问题。通过具体算例验证了改进PSO算法的有效性,而且其收敛速度比遗传算法(GA)快,求解精度比普通的PSO和GA的高。  相似文献
6.
基于粒子群优化算法的BP网络模型在径流预测中的应用   总被引:14,自引:0,他引:14  
本文介绍了一种全局随机优化算法一粒子群优化算法,并将其用于BP网络模型,对模型参数进行优化来提高模型的收敛速度和精度。最后利用参数优化前后的BP模型进行径流预测,结果表明模型收敛速度和精度明显提高。  相似文献
7.
一种求解机组组合问题的新型改进粒子群方法   总被引:14,自引:6,他引:8       下载免费PDF全文
将电力系统中机组组合这一复杂的多约束混合整数规划问题分解为具有整型变量和连续变量的两个优化子问题,提出采用改进离散二进制粒子群算法和标准粒子群算法相结合的双层嵌套方法,分别对外层机组的启、停状态变量和内层功率经济分配进行交替迭代优化求解。同时在算法中引入基于机组优先顺序的变异技术和修补策略,能有效地处理机组最短启、停时间约束,并提高算法的全局寻优能力和计算效率。通过对10机系统的算例计算,并同其他算法的结果进行比较分析,仿真结果表明新方法求解精度高、收敛速度快,从而验证了新方法的可行性和有效性。  相似文献
8.
基于微粒群算法的梯级水电厂短期优化调度研究   总被引:13,自引:0,他引:13  
介绍了一种易于实现、参数少且收敛快的集群智能算法—微粒群算法,并将其应用于梯级水电厂的短期优化调度。提出以确定微粒群在多维空间中的最优位置来实现多阶段优化调度决策的方法,并针对算法易陷入局部最优的缺陷,引入遗传算法中的“杂交”因子以及采用自适应的惯性权重,以改进其全局优化能力。通过实际算例验证了该算法的有效性,从而为梯级水电厂的短期优化调度问题提供了一种新的求解途径。  相似文献
9.
基于粒子群支持向量机的短期电力负荷预测   总被引:12,自引:3,他引:9       下载免费PDF全文
在分析支持向量机SVM(Support VectorM ach ine)回归估计方法参数性能的基础上,提出粒子群算法PSO(Partic le Swarm Optim ization)优化参数的SVM短期电力负荷预测模型。PSO算法是一种新型的基于群体智能的随机优化算法,简单易于实现且具有更强的全局优化能力。用所建立的负荷预测模型编制的M atlab仿真程序,对某实际电网进行了短期负荷预测,结果表明预测精度更高。  相似文献
10.
基于改进PSO算法的电力系统无功优化研究   总被引:12,自引:2,他引:10       下载免费PDF全文
丁玉凤  文劲宇 《继电器》2005,33(6):20-24
将粒子群优化算法(PSO)应用到电力系统无功优化问题的研究中,给出了具体的实施流程。为提高PSO的搜索能力,对PSO进行了改进,在算法中加入了第 3种极值指导粒子搜索方向,并引入了“飞回”策略。对IEEE-30节点系统的仿真计算结果表明了算法的有效性。  相似文献
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