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针对电力系统有功网损最小、电压水平最好和电压稳定裕度最大的多目标无功优化问题,提出一种基于差分进化的改进多目标粒子群优化算法。该算法通过对Pareto最优解集的差分进化来增加Pareto最优解的多样性,通过拥挤距离来控制精英集中非支配解的分布,以提高对种群空间的均匀采集;采用擂台赛法则构造多目标Pareto最优解集,较大程度的提高了算法的运行效率;自适应惯性权重和加速度因子的动态变化可增强算法的全局搜索能力。将该算法在IEEE14、IEEE30节点标准测试系统上进行了无功优化仿真,结果表明,基于差分进化的改进多目标粒子群优化算法能够在保持Pareto最优解的多样性的同时具有较好的收敛性能,为多目标无功优化提供了一种新的方法。 相似文献
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在线缆的生产过程中,结构尺寸的波动会对线缆质量产生直接的影响.统计过程控制(SPC)作为一种高效的产品控制方法,可成为线缆质量控制的工具.以一款百兆数据电缆的工艺质量提升过程为例,阐述了以线缆结构尺寸作为SPC控制参数的可行性,并利用SPC技术查找出两道关键工序中存在的异因.在对生产工艺进行改进后,使关键工艺稳定受控,... 相似文献
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