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针对遗传算法存在的适应性欠佳、抗干扰性较差的问题,提出一种面向配电网故障定位的优化遗传算法。该算法基于对故障电流参考方向的明确,对算法参数进行优化编码,同时在对开关函数进行优化的基础上利用漏判参数和误判因数对适应度函数进行重构,使得通过优化的遗传算法提升了抗干扰性和适用性。仿真实验表明,该算法能够在分布式配电网中和信息畸变的情形下完成准确的故障定位。 相似文献
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同一地区的风速、光照强度和负荷均受各种气象因素的随机性影响,其影响因素具有一定的相关性,因此,为得到准确的配电网重构方案,不能忽略不确定性和相关性导致的误差。基于等概率转换和Cholesky分解,提出了同时计及风速、光照强度和负荷相关性的随机潮流方法,并在此基础上,引入机会约束理论,以满足一定置信水平的有功网损悲观值为目标,建立了配电网的机会约束重构模型。以IEEE-33节点配电系统为例进行验证,计算结果表明,配电网的随机潮流和重构结果均受到风速、光照强度和负荷间相关程度强弱的影响。 相似文献
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