基于改进遗传算法的无功优化方法的研究.docx
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基于改进遗传算法的无功优化方法的研究摘要:电力系统的无功优化是降低网损、保障电压质量的有效手段遗传算法是解决这种多约束非线性组合优化问题的很好方法。简单遗传算法(SGA)中的交叉率和变异率分别是一个过大或者过小的固定值造成了高适应度基因遭到破坏和算法陷入迟钝本文中改进遗传算法(IGA)使用变化的交叉率和变异率避免了此类现象。文献中以IEEE33节点系统为例分别用两种算法进行了无功优化的计算通过比较得到结论IGA具有最优解更加准确、收敛速度更加迅速的优点。关键词:无
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基于改进遗传算法的无功优化方法的研究电力系统的无功优化是电力系统运行中非常重要的一个问题,它的成败直接关系到电网的稳定、安全运行和经济性等方面,具有非常重要的意义。而遗传算法作为一种高效的优化算法,自然成为了无功优化问题中的主流算法之一。但是,传统的遗传算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,因此改进遗传算法应用到无功优化中显得非常有必要与重要。改进遗传算法主要包括两种类型:基于遗传算法的改进方法和基于遗传算法的混合方法。前者的主要思路是利用一些先进的方法(如能量闲置法、梯度法等)预处理优化问题,然后输
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基于改进遗传算法的无功优化方法的研究摘要:电力系统的无功优化是降低网损、保障电压质量的有效手段遗传算法是解决这种多约束非线性组合优化问题的很好方法。简单遗传算法(SGA)中的交叉率和变异率分别是一个过大或者过小的固定值造成了高适应度基因遭到破坏和算法陷入迟钝本文中改进遗传算法(IGA)使用变化的交叉率和变异率避免了此类现象。文献中以IEEE33节点系统为例分别用两种算法进行了无功优化的计算通过比较得到结论IGA具有最优解更加准确、收敛速度更加迅速的优点。关键词:无
基于改进遗传算法的无功优化研究.docx
基于改进遗传算法的无功优化研究摘要:无功调节是电力系统中非常重要的问题。在电力系统中,无功的优化问题是一个多目标优化问题。为了解决这个问题,人们提出了很多的算法,其中遗传算法被广泛用于无功优化问题中。但是传统的遗传算法在解决无功优化问题时,存在着收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题。为了解决这些问题,本文在传统遗传算法的基础上加以改进,提出了一种基于改进遗传算法的无功优化方法,实验表明提出的方法具有很好的收敛性和全局搜索能力。关键词:无功优化,遗传算法,改进策略一、引言无功是电力系统中的重要参数。它不仅影响
基于改进遗传算法的无功优化研究.pptx
会计学内容提纲无功优化简介(概念)无功优化的目的无功优化的基本数学模型无功优化的基本数学模型(续)无功优化的基本数学模型(续)无功优化的基本数学模型(续)无功优化的基本数学模型(续)无功优化问题的特点无功优化的研究现状几种典型的无功优化方法几种典型的无功优化方法(续)几种典型的无功优化方法(续)遗传算法用于无功优化的程序流程研究的内容研究方案及创新之处(1)研究方案及创新之处(2)研究方案及创新之处(3)研究方案及创新之处(4)研究方案及创新之处(5)存在的问题可行性分析及预期的研究成果结束