基于遗传算法的电力系统无功优化

电力系统无功优化主要是指在负荷给定的情况下,有载可调变压器分接头位置、无功补偿的最佳容量和发电机机端电压大小的优化确定。以有功网损最小为目标函数建立了主网无功优化的数学模型,对于目标函数中的无功电压越界和发电机无功出力越界,采用罚函数予以解决。采用遗传算法,针对遗传算法应用于求解无功优化等复杂非线性优化问题中容易发生"早熟"和收敛速度慢等问题,作了一些改进。通过改进,遗传算法能够跳出局部最优解,增强了全局寻优能力,使寻优速度和精度在一定程度上得到了提高。根据上述算法使用C++语言编制了求解程序,并对IEEE-14节点系统进行了优化计算,通过与初始有功网损比较,在各设备的正常运行范围条件下,系统有功网损降低了4%。     

改进遗传算法在水电站无功优化中的应用

文中阐述了遗传算法与其它算法相结合的多种改进遗传算法进行水电站无功优化中的应用和今后的发展方向。     

基于遗传算法的电力系统无功优化

将遗传算法应用于电力系统无功优化,建立了基于遗传算法的电力系统无功优化模型,成功地解决了无功优化中变量的离散问题,避免了常规数学优化方法的局部最优问题,给出的多种优化方案,为电力系统无功优化提供了一种新算法．该算法已用于ＩＥＥＥ５７节点系统,取得了较好的效果．     

基于改进遗传算法和内点法的无功优化混合算法

文章针对具有离散变量和连续变量共存的高维大规模无功优化问题,采用非线性内点法和改进遗传算法交替求解的混合算法,在迭代的不同阶段,分别对内点法和改进遗传算法进行收敛条件改进,使二者的优化结果互为基础、相互利用,保证了混合算法的整体寻优效率.IEEE118节点系统的无功优化计算表明,所提混合算法可有效提高单一算法的收敛性能和运算速度.     

基于电子电力变压器的无功优化研究

EPT应用于配电系统原、副方无功功率可独立灵活调节,电力系统无功优化问题可以转化为局部网络无功优化问题,大大降低了求解规模和难度,从而容易实时实现全网无功优化控制。通过改进的遗传算法验证了配电系统采用EPT后,对无功潮流有更灵活的调节能力,在实现无功潮流优化调度时,具有比OLTC更好的效果。     

改进灾变遗传算法及其在无功优化中的应用

针对灾变遗传算法的早熟和稳定性问题,提出了一种改进灾变遗传算法,设计了与进化代数相关的改进灾变算子;为了兼顾算法的全局性能和收敛速度,设计了与进化代数相关的交叉概率和与个体适应度相关的变异概率.IEEE14节点和IEEE30节点无功优化算例表明,该改进算法具有良好的全局性能和收敛速度,适合求解电力系统的无功优化问题.     

改进遗传算法在配电网无功优化的应用

提出了考虑配电网运行费用和节电效益的综合目标函数,对于目标函数中的电压越界点和无功补偿容量越界点采用惩罚函数予以解决.无功优化主要采用调整变压器分接头和并联电容器2种方法,笔者采用改进遗传算法实现了配电网无功优化计算,该算法有较好的计算效率和全局寻优能力.通过实例验证了该方法的实用性和有效性.     

含分布式电源的配电网无功优化算法研究

针对含有分布式电源的配电网,对其无功优化进行了算法改进,提出了一种新的遗传算法方案,重新设置了自适应判据和算法结束判据.以IEEE33节点系统为算例模型,对所提出算法进行验证,结果表明,改进的无功优化算法改善了算法的"停滞"现象,验证了算法改进对结果产生的优化作用.     

基于改进遗传算法的配电网无功优化

为了提高配电网无功优化的收敛速度,结合配电网根节点电压稳定特性,提出以首端已知电压和计算功率向末端递推,且在回代递推支路末端电压中用第K次电压新值的方法,提高了常规支路电流法的收敛速度,在用遗传算法进行无功优化的过程中,提出了局部搜索替换过程,增加了个体多样性,同时加速了适应值较低的个体的淘汰,提高了每一代个体的平均适应值水平,从而显著提高了常规遗传算法的收敛速度,通过对120节点与53节点的实际算例计算,验证了改进方法能提高电网无功优化的收敛速度和优化效果。     

模拟退火遗传算法在电力系统无功优化中的应用

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.针对常规遗传算法收敛速度慢、易早熟等缺陷,并结合电力系统无功优化的特点,在遗传算法(GA)和模拟退火算法(SA)的基础上,提出了更加有效的算法即模拟退火遗传算法.使用该文提出的算法对IEEE-14节点系统进行了无功优化计算,结果表明该模拟退火遗传算法应用于无功优化是合理可行的.     

基于并行遗传算法的关联规则挖掘

根据关联规则挖掘的要求与特点，结合并行遗传算法的思想，通过定义适应度函数，讨论了并行遗传算法在数据挖掘中的应用．结合一个实例，提出了基于并行遗传算法的关联规则的提取算法．     

遗传算法综述

遗传算法是一种自适应全局优化概率搜索算法,在各种科学工程领域得到了广泛的应用,文章介绍了遗传算法的发展历程、理论研究和应用研究状况.     

混合遗传BP算法在图象识别中的应用

介绍了传统的遗传算法与BP算法,分析了它们各自的不足,提出了一种将BP算法与遗传算法有机结合的混合智能计算方法,并且给出了具体的算法实现流程。将该方法应用于数字图象识别,经过实验表明混合算法优于传统BP算法。     

遗传算法在军事运筹学中的应用初探

本文简要介绍了遗传算法,分析了遗传算法在军事运筹学重的应用。     

遗传算法在岩土工程反演问题中的应用

综述了岩土工程反演的基本过程，并在介绍遗传算法研究进展的基础上，将遗传算法与传统优化算法进行比较，然后给出几种遗传算法的改进策略，同时介绍了遗传算法在岩土工程反演领域中经常使用的几种改进方法，最后通过实例验证了遗传算法是求解岩土工程反演问题的有效方法。     

遗传算法在输电网中长期规划中的应用

本文中将遗传算法用于输电网中长期规划问题的研究,取得了令人满意的结果。     

并行遗传算法及其在关联规则挖掘中的应用

介绍了并行遗传算法的思想及四种并行模型：主从式模型、粗粒度模型、细粒度模型及混合模型,讨论了并行遗传算法在关联规则挖掘中的应用。     

遗传算法在 IRT 模型参数估计中的应用

IRT(项目反应理论)在现代教育考试与测量中的研究和应用正日益受到广泛关注,本文阐述了遗传算法在IRT模型参数估计中的应用。     

微卫星标记技术在水稻抗病育种中的应用

介绍了微卫星标记在水稻抗病育种中的应用研究进展，分析了目前微卫星标记在应用中所存在的问题，提出相应的解决方法，以期推动该技术在抗病育种研究中的应用，从而加速育种进程。     

现代生物化学技术在基因分析诊断上的应用

现代生物化学与人类遗传学相互渗透，从分子水平探讨基因变化，从而进行诊断和治疗。本文介绍几种生物化学技术在遗传学中的应用。