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.     

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。     

无源滤波器多目标优化设计

配电电网装设无源滤波器以补偿无功和抑制谐波的设计中,滤波器的LC参数是一个多约束、非线性的规划问题,其参数优化最为关键。针对目前现有优化设计方法中,假设条件较多、寻优能力不强、寻优速度较慢等问题,利用改进遗传算法的全局寻优能力,提出了一种新的无源滤波器设计方法,即无源滤波器的成本、无功补偿和滤波效果3个目标全局优化。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,使得种群向3个目标最佳协调点进化;通过混沌算子解决早熟收敛的问题。工程算例的仿真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。     

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     

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

本文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找的思想,摆脱了传统的通过加权系数的办法,避免了加权系数确定的盲目性,并成功的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,可保证问题达到全局收敛。     

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。     

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。     

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。     

混合滤波系统中无源滤波器的均匀设计多目标优化方法

针对在很大程度上决定混合滤波系统整体性能的无源电力滤波器参数优化问题,提出一种基于均匀设计的多目标自适应遗传算法,其核心是基于元件标称值的高效编／解码方案,基于权值均匀生成、动态调整和Pspice仿真的多目标合成与评估方法,可提高后代质量并减少运算量的多父本均匀交叉算子．以及兼顾种群多样性和遗传进程的遗传概率自适应策略。实验结果表明,该方法仅需单次运行即可获得一组经过优化且反映多目标间均衡关系的实用化设计结果。     

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。     

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。     

无源滤波装置的建模分析

给出了无源滤波装置参数设计的计算方法及仿真模型.依据无源滤波装置的基本原理给出了10 kV母线无源滤波装置参数的选择方法,并进行了具体的计算,得出了各元器件具体的参数.提出了在系统参数摄动的情况下对无源滤波装置的滤波效果的监控模型.基于Simulink仿真结果表明,该方法设计的无源滤波装置是可行的.     

无源滤波电容器参数选择方法

为优化无源滤波器的参数配置,尽可能地提高其滤波和无功补偿的综合效果,节约投资,以过电压、过电流和容量平衡3个校验条件为依据,对无源滤波电容器的容量和电压关系式求导,推导出滤波电容器的最小容量和额定电压之间的关系.通过作图对比分析,得出滤波电容器参数选择的基本原则.对于兼顾无功补偿的无源滤波器设计,给出了滤波电容器额定容量和额定电压的选择方法,并对无源滤波器的阻抗频率特性曲线和实际能提供的无功补偿容量进行了分析和计算.结果表明,在同时满足上述3个校验条件下,利用该方法选择无源滤波电容器的额定容量和额定电压,可以有效地提高无源滤波器的无功补偿容量和滤波效果,同时也有利于降低造价.     

配电网低压侧自动无功补偿装置安装位置的优化规划

认为安装低压侧自动无功补偿装置的节点的无功功率较好地实现了无功补偿,使补偿后负荷的功率因数提高到0.95以上,建立了在部分节点安装低压侧自动无功补偿装置的配电网简化模型,分别以减少的有功网损最大和投资收益最高为目标函数,并采用惩罚函数的办法对低压侧自动无功补偿装置的安装数量加以约束,使之基本满足预算要求,以各个节点电压符合要求及各个设备不超过其电气极限为约束条件,在此基础上,采用遗传算法确定了低压侧自动无功补偿装置的最佳安装位置。文中给出了程序流程图和规划实例,结果表明提出的方法是可行的。     

UPQC输出滤波器的优化设计

在考虑负载特性对输出滤波器影响的基础上,建立了统一电能质量控制器(UPQC)中输出滤波器的数学模型,分析并指出串并联单元的输出滤波器之间存在相互耦合的关系.以此为基础,提出了一种实用的输出滤波器参数优化设计方法,综合考虑串并联单元输出滤波器的特性和谐波电流跟踪的要求,以低频段和高频段的衰减特性最优化为目标函数,运用蚁群...     

基于混沌遗传算法的滤波器优化

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,将混沌序列引入遗传算法中,利用混沌序列的特性可以有效地弥补遗传算法存在的使优化解落入局部最优陷阱的缺陷,同时改进遗传算法的参数,可以进一步提高优化的效率和精度。测试函数的优化计算证实了该方法的正确性。工程实例表明,应用混沌遗传算法对LC滤波器参数进行优化,假设条件少,寻优空间大、寻优速度快,该算法可以用来作为LC滤波器参数优化的有效方法。