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电力系统无功优化是电力系统安全经济运行的核心问题之一,电力系统无功优化是一个较复杂、多目标、非线性混合规划问题。基于配电网无功优化所面临的困难,本文将改进粒子群优化算法应用到电力系统无功优化问题的研究中。最后通过对配电网33节点系统无功优化算例分析,仿真结果验证了该算法解决电力系统无功优化问题的有效性和可行性。 相似文献
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《黑龙江科技信息》2016,(29)
电力系统的无功优化问题的操作变量既有连续变量又有离散变量,同时它还是混合了多个变量和多个约束条件的一个非线性的规划问题。本文中阐述的粒子群优化算法PSO(Particle Swarm Optimization)算法,是一种应用于电力系统无功优化的算法,是针对无功优化问题的特点提出的。考虑到算法的一些问题,通过引入动态的惯性权重和收缩因子来达到对原有算法的改进目的,改进粒子群优化算法MPSO(Modified Particle Swarm Optimization)算法作为一种新的算法被提出来,同时结合了电力系统无功优化的实际情况,证明了改进的粒子群算法的良好的实用效果。 相似文献
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电力系统无功优化是一个多变量、多约束的混合非线性规划问题,优化过程十分复杂。带精英策略的快速非支配遗传算法是一种求解多目标优化的优良算法之一。但该算法缺乏明确的约束处理机制。本文在处理约束方法上将约束优化问题转换为多目标问题,将个体支配关系的准则改变为根据不可行解违反约束条件的程度判断哪个更优,保证了种群的多样性和分布陛 相似文献
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针对农村中压配电网无功损失较为严重的现象,研究了农村中压电网无功补偿优化问题,寻找满足电压质量要求和线损最小条件下农村中压电网无功补偿装置的最佳安装位置和最佳补偿容量。在研究农村中压电网结构特点的基础上,提出了简便、有效的优化算法。算法以无功补偿的最佳位置和最佳容量为目标,考虑了网损最小、电压质量和综合经济性等多目标优化约束条件。 相似文献
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如何能够更好的进行多目标的优化一直以来都是研究的重点,本文在粒子群算法的基础上,提出了首先引入精英策略初始化粒子群,其次对粒子的速度和位置计算方法进行更新,最后采用多尺度的变异算子提高粒子的变异能力,增强种群多样性,测试函数的实验说明了本文算法能够有效提高算法的效率,在多目标Pareto最优解测试中取得了比较好的效果,说明本文算法能够运用在多目标的优化中。 相似文献
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作为项目调度管理中三大控制要素的工期、成本、质量是决定项目建设成败的关键。首先通过采用动态加权技术构建工期-成本-质量的多目标综合优化模型,同时鉴于基本粒子群算法容易陷入局部最优,提出一种将混沌优化嵌入基本粒子群的新算法用于求解该多目标项目调度模型问题。最终通过实例计算表明:相对于基本的粒子群算法,混沌粒子群算法可以更为准确快速地解决该模型下的工程项目多目标优化问题,实现了项目调度管理中有效平衡工期-成本-质量各目标,并达到综合最优方案的理想效果。 相似文献
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城市配电网是电力系统的重要组成部分,规划是否得当直接决定着配电网的建设方向,关系到城市的发展和人民的生活水平的提高。针对城市配电网规划中遇到的无功补偿、中性点接地方式和短路电流计算相关问题,给出了分析方法和建议措施。 相似文献
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提出了基于改进遗传算法的含分布式发电的配电网无功优化方法。构建了包含分布式发电系统的配电网无功优化数学模型,采用改进遗传算法对分布式发电的无功功率给定进行了优化。通过算例仿真结果,说明所设计的改进优化算法在减少功率损耗和提高电压质量上的有效性和正确性。 相似文献
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电力系统无功优化是保证系统安全、经济运行的一项有效手段,是降低网损、提高电压质量的重要措施。传统的静态无功优化不能满足实际运行需要,考虑系统负荷变化以及控制设备动作次数限制的无功优化更有实际应用价值。本文尽可能的细述电力系统无功优化的各种方案,并一一进行了分析讨论,提出应寻求多种算法最佳配合的混和优化策略,以弥补相互的不足。 相似文献
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粒子群算法是一种进化计算技术,但容易陷入局部极小点。提出了一种利用Alopex算法改进的粒子群优化算法,改进的粒子群优化算法改善了粒子群优化算法摆脱局部极小点的能力,对典型函数的测试表明:改进算法的全局搜索能力有了显著提高,特别是对多峰函数能够有效地避免早熟收敛问题。 相似文献