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1.
电网规划方案组合评价模型构建与应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对电网规划的特点,需要兼顾综合考虑电网规划方案的财务效益、技术经济、可靠性以及对环境的影响等,分别采用层次分析评价、熵值评价法等主、客观单一评价模型构建出基于信息熵原理的组合评价模型,对单模型评价结果进行综合,确保评价出最优的控制方案;实证研究表明:现实组合评价模型可有效地获取各单一评价模型的优点,提高电网规划方案优选的实用性,为电网规划方案的优选评价问题提供了一条新的研究思路。  相似文献   
2.
利用基于遗传算法的全局优化能力,小波分析具有数据压缩和特征提取的特性,神经网络具有非线性映射和学习推理的优点.结合三者的特点,提出了一种基于遗传算法、小波与神经网络的汽车发动机故障诊断方法,应用汽车发动机的故障数据作为实例验证,GA-WANN模型诊断速度快,鲁棒性好,故障诊断正确率高.  相似文献   
3.
基于遗传算法和BP神经网络的短期电力负荷预测   总被引:1,自引:1,他引:0  
根据电力负荷的主要影响因素,考虑时间和天气,建立了基于遗传算法和反向传播神经网络(BP)的短期负荷预测.从BP神经网络的理论入手,采用遗传算法优化BP神经网络的初始权值和隐层节点数,从而避免了神经网络结构确定和初始权值选择的盲目性,提高了神经网络用于电力系统短期负荷预测的效率和精度使得负荷预测在更加合理的网络结构上进行.  相似文献   
4.
结合影响变电站选址的实际因素拟定具体的规划方案,建立变电站选址的数学模型,并对标准粒子群优化算法进行改进,提出免疫粒子群优化算法,用该算法对简化的变电站选址模型进行优化,并在MATLAB的GUI中实现算法功能。  相似文献   
5.
风电功率预测对于风电场制定电力调度计划和维修计划具有十分重要的意义,利用改进小波包处理混频信息的能力,将风电功率分解成多个频率的子序列;再利用遗传神经网络组合模型分别对各子序列进行预测,且利用改进小波包对各子序列预测结果进行了重构得到实际的预测值;最后以安徽省某地区风电场风功率数据为依据验证模型,由仿真结果分析可见组合算法取得了良好的预测效果。  相似文献   
6.
随着用电设备使用的增多,必需新建变电站来扩大电力负荷输出规模,针对如何快速并有效地确定候选变电站最优站址的问题,提出了一种新型改进磷虾—粒子群优化算法;在算法中,首先将随机产生的初始种群分为两个子种群,分别用于磷虾算法和粒子群算法,然后再将更新后的种群合并,通过种群的分离与合并,所有个体可以彼此交换位置信息,既能增加种群多样性又可避免陷入局部解,并且在保证找到全局最优解的情况下不添加任何附加操作;为了验证算法的有效性,将其用于变电站选址的工程问题中,由仿真结果可知:混合磷虾—粒子群优化算法寻优效率高,结果准确。  相似文献   
7.
8.
建立了6-3-3并联机构物理样机结构优化问题的数学模型,提出将有限元算法内嵌到优化算法中的优化模型求解思路.在ANSYS软件平台上,通过建立各零件参数化模型、定义设计变量、约束和目标函数等步骤,在其优化工具箱最终实现各零件结构参数的优化,为该机构物理样机的轻量化设计提供了理论依据.  相似文献   
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