改进遗传算法在无功优化中的应用研究

遗传算法是模拟生物进化过程的优化算法,广泛应用于包含离散变量的复杂优化问题求解。本文将遗传算法应用于配电网无功优化,并对传统遗传算法进行了改进,并通过实例进行算例分析。结果表明,经改进的遗传算法能有效提高配电网无功优化的效率。     

基于模糊遗传算法的配电网无功补偿

文中首先介绍了通过模糊理论改进的遗传算法,然后建立了多目标配电网无功优化模型。遗传算法[1]的改进具体在选择操作上考虑了个体在种群中的浓度,在变异操作上加入了防止陷入局部最优的检验操作,有效解决了遗传早熟等缺点。用改进遗传算法求得补偿点的最优配置[2],从而在多种负荷[3]下运行的综合满意度达到最大。并将改进后的算法运用在具体的10 kV某一支路上,取得了非常好的实际应用效果。     

改进遗传算法在电力系统无功优化中的应用

针对电力系统无功优化问题,采用遗传算法是一种有效的全局化概率搜索算法。为了降低系统损耗,保证无功电力在规定范围内,从实数编码入手,利用二进制编码染色体杂交前后两对染色体之和不变,且子代的最大值为父代取或的值,最小值为父代取与的值的特点,提出一种基于实数编码的遗传算法。通过对IEEE6节点的实例计算并与其他无功算法进行比较,结果表明,改进的遗传算法能更准确地寻到全局最优解,加快了收敛速度,性能也优于其他算法。     

基于改进遗传算法的配电网无功优化研究

有效降低配电网有功损失是配电网安全、经济运行的重要课题。为解决局部地区网损偏大的问题,文中将改进的遗传算法用于无功补偿优化。在考虑配电网拓扑结构的同时,设计了自适应遗传算子并构造了指数型适应度函数来提升遗传算法收敛速度和精度,充分发挥了遗传算法的全局随机快速搜索能力。优化某16节点算例的结果表明,配电网有功网损由6.76%下降到5.16%,电压达标率从70.61%提高到92.86%,表明该方法能够提高全局寻优精度,改善区域网络电压质量,同时也证明了该改进遗传算法用于无功优化的可行性和实用性。     

油田配电网无功优化分析

分析了油田配电网的特点、无功补偿的现状,以油田配电网年运行费用最小为目标函数,构建了无功优化数学模型;通过对实例的计算分析,验证了油田配电网能科学合理地确定电容器的补偿位置和补偿容量,能够有效减小油田配电网的网损和电压降落,提高经济效益和供电质量.     

基于改进遗传算法的油田配电网无功优化

遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法,可用来求解包含离散化变量的复杂优化问题.将遗传算法应用于油田配电网无功优化,并对常规遗传算法的编码方式、遗传算子以及终止判据等方面进行改进,提高了计算效率和全局寻优能力.通过对油田配电网的分析和计算,结果表明该改进遗传算法应用于油田无功优化是合理可行的,其优化效果优于传统遗传算法.     

基于改进遗传算法在无功优化中的应用

遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制的搜索算法,适合于求解电力系统无功优化问题。对基本遗传算法进行改进,建立了以有功网损为目标函数的电力系统无功优化计算的数学模型。算法对IEEE14节点系统进行了无功优化计算,结果证明了算法的正确性和有效性。     

基于改进遗传算法的油田配电网无功优化

遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法,可用来求解包含离散化变量的复杂优化问题。将遗传算法应用于油田配电网无功优化,并对常规遗传算法的编码方式、遗传算子以及终止判据等方面进行改进,提高了计算效率和全局寻优能力。通过对油田配电网的分析和计算,结果表明该改进遗传算法应用于油田无功优化是合理可行的,其优化效果优于传统遗传算法。     

改进遗传算法的配电网的无功优化的研究

电网的设备众多,网架结构复杂,常常会有大量有功损耗在电力系统的传输中,如何降低电网的有功损耗是电网安全稳定运行中需要考虑的一个重要问题。无功优化能够降低电网的有功损耗,保证电网的稳定运行,传统的无功优化遗传算法在求解最优解的过程中,会导致算法陷入局部最优解,无法得到全局的最优解。基于此,提出对传统遗传算法进行改进, 采用改进遗传算法来对配电网进行无功优化,改进主要通过引入交叉算子和变异算子,并通过设计的自适应函数,使得算法能够具有较好的全局搜索能力,从而得到更好的优化结果。通过实验仿真可以看出,方法能够有效降低电网的有功损耗,大大提高电网的达标率,具有十分重要的实践意义。     

遗传算法的改进及其在电力系统无功优化中的应用

针对无功优化的动态、多目标、多约束以及非线性特点,提出了基于简单遗传算法的改进算法,在简单遗传算法的基础上,添加了自适应控制和适应度排序思想,并对算法终止准则进行了改进。以IEEE14节点标准测试系统为例对该算法进行了有效性验证。仿真结果表明,该方法对电力系统的无功优化效果良好。     

基于遗传算法优化BP神经网络的风电功率预测

随着大量风电开始并入电网,风电场输出功率预测对接入大量风电的电力系统的运行有重要意义。针对神经网络在风电功率预测中结构和权值参数难以确定,预测精度不高等问题,提出利用遗传算法对神经网络的拓扑结构和网络权值进行优化,并将其应用于风电场功率预测,研究表明预测精度有一定程度的提高。     

基于遗传算法的Pareto多目标配电网重构

配电网重构一般采用对单一目标优化,而配电网重构却是一个多目标优化问题。因此,在此提出了基于小生境思想的遗传算法,以配电网的经济性、安全性和供电可靠性为目标,并采用Pareto寻优方式,得出Pareto最优解集,实现了和以往不同的另一种寻优方式,即先寻优后决策。在寻优过程中,通过小生境环境和交叉率和变异率的自适应机制,提高了遗传算法的全局收敛能力和收敛速度,并通过算例验证了方法的有效性。     

无线传感器网络中的最优感知节点分布及分布优化算法

无线传感器网络中，感知节点的合理分布以及网络拓扑的动态调整对于更加有效地进行信息收集以及提高网络的生存期限都具有重要的作用。为此，针对传感器网络的初始规划提出了一种基于遗传算法的最优分布。仿真结果表明，算法能够针对特定的目标区域获得较好的节点分布。在最佳分布的基础上，结合传感器网络的拓扑管理和节点定位，引入了一种有效的传感器网络拓扑和节点分布优化方法，为传感器网络的拓扑性能管理提供了有效的算法保证。     

博弈农村配网无功补偿技术

随着城镇化进程的不断加快,农村的生活水平有了很大的提高,对于用电质量也有了更高的要求。当前,在农村配电网中仍存在着电压不足、用电不稳定等现象,因此,文章通过分析农村配电网的发展现状,对农村配网无功补偿技术进行了详细的简述,进而保障人们的用电需求。     

配电网节能降损与电能质量管理分析

对于供电企业来讲,如何能够有效地做好降损管理工作,是其履行社会责任的直接途径,这其中配电网的节能降损是电网降损工作中重要的组成部分,本文将论述通过加强配网智能化建设、优化无功调压手段、强化网架结构、改造高耗能设备、合理布置配网电源分布缩短供电半径等手段措施,更好的提高配网综合降损管理水平.     

基于量子遗传算法的传感器网络拓扑结构控制.

目前传感器网络的应用有2个趋势:支持多业务和提供服务质量保障。出于低耗能、高连通性等目的,对网络的拓扑结构进行控制较为关键。对此进行了研究,提出了基于量子遗传算法的网络拓扑结构控制解决方案。仿真实验表明量子遗传算法在求解性能上优于常规遗传算法,达到了低耗能和高连通性的目标。     

分布式电源对配电网供电可靠性的影响及接入优化研究

分布式电源接入对配电网供电可靠性的影响是目前供电企业研究的主要问题,分布式电源技术在我国起步较晚,仍旧属于新型技术。在发挥着重要作用的同时,也存在一些问题。本文对分布式发电技术进行了分析,并研究了对配电网供电可靠性的影响,同时对接入优化展开了相关的研究。     

探析GWBH无功自动补偿装置在配电线路中的应用

本文主要围绕GWBH无功自动补偿装置的运用原理进行阐述,并从GWBH无功自动补偿装置在配电网线路中的运用进行探讨,形成GWBH无功自动补偿装置的有效运用,更好的实现配电线路的优化设计。