基于遗传算法无源电力滤波器的优化设计

针对现有无源电力滤波器的设计方法中过分依赖经验和优化能力不强的情况，提出了一种基于遗传算法的无源电力滤波器设计方法。从无源滤波器成本、无功补偿和滤波效果三个目标进行全局优化。通过改变遗传交叉和变异概率来改善早熟收敛的情况。同时开发出界面友好，多种参数自选的自动设计软件；实际仿真和实验结果表明，所提出的设计方法正确有效，所开发的软件实用性强。     

基于伪并行遗传算法的无源电力滤波器优化设计

以经济成本和滤波效益为目标,采用伪并行遗传算法与自适应遗传算法相结合的方法对无源滤波器参数进行优化.在种群进化的初期引入伪并行遗传算法进行寻优,增加种群的多样性;进化后期,采用自适应遗传算法,有效减少工作量.同时,对伪并行遗传算法迁移率进行改进,使其随种群多样性自适应变化.仿真结果表明:文中所提方法设计出的滤波器滤波效...     

基于交互式多目标遗传算法的无源滤波器优化设计

分析了传统无源滤波器优化设计方法的优缺点 ,提出了一种基于交互式多目标遗传算法的无源滤波器优化设计方法。该方法用遗传算法对无源滤波器的参数进行优化 ,通过非精确偏好信息引导遗传搜索 ,使得种群朝着多个目标的最佳综合性能方向进化。引入分享法来增加种群的多样性 ,最终获得与决策者意愿相吻合的解集。较好地实现了无源滤波器成本、电压电流谐波和无功功率补偿的多目标优化设计。实验结果表明此无源滤波器的成本可以降低约 3 5 % ,滤波效果却有明显的提高 ,具有良好的理论和工程应用价值     

基于自适应遗传算法的无源电力滤波器综合优化方法

无源电力滤波器经济而高效，是电网谐波治理的重要设备。现有设计方法普遍针对部分经济技术指标，依据工程经验或简化模型近似求解，故优化程度较低。该文综合考虑谐波抑制、无功补偿和初期投资等设计目标，提出一种基于改进遗传算法和PSpice仿真的优化设计新方法。实验结果表明，凭借高效实用的元件标称值编解码方案，权值动态调整多目标评估方法，以及兼顾种群多样性和遗传进程的遗传参数调整策略，该方法可获得综合优化的实用性设计结果。     

基于改进遗传算法的无源滤波器设计

利用遗传算法对无源滤波器电路参数进行全局优化并对算法进行改进。在标准遗传算法的基础上,引入了自适应的遗传操作和最优保存策略。相对于经典滤波器设计方法,可不依赖先验知识而获得近似最优解,自动化程度高。仿真结果表明改进后的算法性能良好。     

密炼机用无源滤波器优化设计

提出了一个无源滤波器的优化设计方案。对某轮胎公司的GK255型密炼机工作一周期产生不同的严重谐波和低功率因数现象,应用遗传算法和传统设计方法设计出无源滤波器组,在满足设计要求的基础上,以初期投资最小和滤波效果最佳为优化目标,使方案更为经济合理。通过对滤波器的工作特性的仿真研究,验证了该设计方法的可行性和正确性。     

无源滤波器的多目标优化设计

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。     

一种无源滤波器的优化设计

针对电力系统谐波问题,提出了一种无源滤波器的优化设计方法.在研究了无源滤波器的构建基础之上,通过多目标遗传算法并结合整数与实数编码,采用目标函数的滤波效率来求解.优化设计方法与对应的遗传算法可有效的提高算法的全局搜索能力.最后,通过仿真实验对比研究,充分地验证了该无源滤波器设计方法的有效性,并具有较高的谐波抑制效率.     

基于改进遗传算法的无源滤波器设计

在配电网中装设无源滤波器抑制谐波和进行基波无功补偿的设计中，保证基波无功补偿容量的前提下，最关键的是对滤波方案中的LC元件参数的优化，LC元件参数的优化是一个多约束、非线性的规划问题，应用改进遗传算法处理滤波器LC参数优化的规划问题，不但可以找到全局最优解，而且明显提高了算法的寻优速度，最后通过对具体工程算例的计算，表明了应用遗传算法设计滤波方案的优越性和对遗传算法改进的有效性。     

无源滤波器设计新方法

利用遗传算法的全局寻优能力,提出一种新的无源滤波器设计方法。即从无源滤波器成本、无功补偿和滤波效果3个目标进行全局优化。通过混沌算子来改善早熟收敛的情况,同时开发出无源滤波器的自动设计软件。实验结果表明,提出的设计方法正确有效,所开发的软件实用性强。     

遗传算法在电力系统无功优化中的应用

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。     

基于MATLAB的无源电力滤波器设计与仿真

介绍了用Matlab软件设计无源电力滤波器的方法。针对Matlab的程序语言简单、仿真方便等特点并结合无源电力滤波器的具体设计实例,探讨了如何运用Matlab软件的科学计算功能、仿真功能对滤波器参数优化设计,提供了一种简单的、高效的设计无源电力滤波器新的方法。     

基于改进遗传算法的地区电网无功优化

电力系统的无功优化以及无功补偿对于电网的安全、经济运行有着重要意义。无功优化和无功补偿能够降低网损、提高系统稳定性和电压质量。文章考虑电力系统运行的实际,对遗传算法的编码、繁殖、适应度函数以及收敛判据进行改进并提出遗传算法用于电力系统无功优化尚存在的问题。仿真结果表明,这种改进遗传算法能够更好地收敛于全局最优解,能更切合电力系统运行的实际,有效提高电压质量和降低网损。     

基于粒子群优化算法的混合有源滤波器中无源滤波器的多目标优化设计

混合有源滤波器是非常有应用前景的滤波装置,但其综合性能受无源滤波器参数优化程度的影响很大。该文基于课题项目中谐波源的特点,针对已有优化设计方法的各种缺点,提出了基于改进粒子群优化算法的混合滤波装置中无源滤波器的多目标优化设计方法。通过将无源滤波器的无功补偿容量、初期投资及补偿后滤波效果作为优化目标,利用简便、有效的粒子群优化算法对其参数进行了优化设计,大大减少了人工的计算量,而且明显提高了算法的寻优速度。最后仿真及现场模拟实验表明,此优化设计无源滤波器的成本比经验设计方法有所降低,滤波效果有明显的提高。     

基于遗传算法的电网无功优化

将遗传算法应用于电力系统无功优化,对遗传算法的编码方式、遗传算子以及中止判据方面做了详细的阐述,建立了基于遗传算法的电力系统无功优化模型,避免了常规数学优化方法的局部最优问题.计算机仿真结果表明,遗传算法能够更好地收敛于全局最优解,能更切合电力系统运行的实际,能有效提高电压质量和降低网损.该算法已应用于某地区无功优化软件,取得了较好的效果.     

多目标并行优化的高级遗传算法在无源滤波器设计中的应用

文章首次在利用高级遗传算法处理多目标优化问题中引入了并行寻优的思想,摆脱了传统的通过加权第的办法,避免了加权系数确定地盲目性。并成功地应用到无源滤波器的参数优化中,获得了较好的效果。同时高级遗传算子的引入,可保证问题的全局收敛。     

遗传算法在电机优化设计中的应用

在阐述遗传算法的性质和过程的基础上,指出遗传算法可以在电机优化设计这类复杂的有约束、非线性、混合离散多目标规划问题中应用。     

无源滤波器参数计算

串联混合型有源滤波器的设计是一个包含无源和系统参数在内的整体优化过程,介绍了一种新的系统整体优化设计方法,这种设计方法根据现有的设计经验,全面考虑设计的要求和约束条件,利用现代电力电子仿真软件计算各无源滤波支路和系统参数,以电容器的安装容量最小作为优化目标来选择参数。实例分析的结果证明了设计过程的合理性。