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提出了基于改进粒子群算法和预测-校正内点法的解耦无功优化算法.通过引入时代因子和邻近变异策略,同时采用分段处理方法对粒子群算法进行改进.运用预测-校正算法替代原-对偶内点,使得在内点法寻优过程中的迭代步长加大,同时避免寻优过程中振荡的出现.将改进粒子群算法和预测-校正内点算法分别用于无功优化的离散优化和连续优化子问题.将所提出的方法应用于IEEE30节点和IEEE118节点的系统.算例表明:与采用传统粒子群算法和原-对偶内点算法的混合无功优化相比,提出的方法在计算速度和优化效果方面都具有明显的优势. 相似文献
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提出了基于改进粒子群算法和预测-校正内点法的解耦无功优化算法。通过引入时代因子和邻近变异策略,同时采用分段处理方法对粒子群算法进行改进。运用预测-校正算法替代原-对偶内点,使得在内点法寻优过程中的迭代步长加大,同时避免寻优过程中振荡的出现。将改进粒子群算法和预测-校正内点算法分别用于无功优化的离散优化和连续优化子问题。将所提出的方法应用于IEEE30节点和IEEE118节点的系统。算例表明:与采用传统粒子群算法和原-对偶内点算法的混合无功优化相比,提出的方法在计算速度和优化效果方面都具有明显的优势。 相似文献
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涪陵页岩气勘探开发过程中,由于岩石可钻性差、硬度高等导致的机械钻速低问题越发突出。针对这一问题,文中建立了基于主成分分析与神经网络优选钻头类型的方法。首先,根据测井解释与地统计学原理,获得岩石抗钻参数纵向与横向的分布规律;然后,对现场钻头使用情况进行统计,确定钻头使用状况的表征参数,并根据主成分分析法的降阶原理对多维表征参数进行处理,获得综合表征参数;最后,利用BP神经网络建立岩石抗钻参数、地层层位和钻头类型与综合表征参数之间的映射关系,从而实现钻头类型优选。以焦石坝地区的现场资料进行实例分析,结果表明,该方法实用性强,能够满足工程实际需要。 相似文献
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