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文檔簡介
1、配電網絡重構是一個非線性組合優(yōu)化問題,智能計算方法目前被認為是最有效的求解途徑。本文基于改進遺傳算法求解配電網絡優(yōu)化重構和故障恢復重構的最佳結構。 論文首先闡述了智能計算方法及其在電力系統(tǒng)和配電網絡重構領域中的研究現狀。接著從理論上多角度地分析遺傳算法,闡述了遺傳算法的基本內容、工作機理,并基于Markov鏈對遺傳算法進行了全局收斂性分析。 針對目前遺傳算法在配電網絡重構應用中的不足,論文著重從選擇算子、交叉算子、變異算
2、子和收斂準則等方面進行了改進,提出最優(yōu)保存策略和兩兩競爭相結合的方法作為新的選擇算子,并將最優(yōu)保存策略推廣使用,引進隨最優(yōu)個體相對保留代數自適應變化的交叉算子和變異算子,引入最優(yōu)個體最少保留代數作為算法的終止條件,并研究了隨機數的產生策略。這些改進結合了配電網絡重構問題的特點,力求提高改進遺傳算法(IGAs)解算配電網絡重構問題的收斂性和計算效率。 論文對配電網絡優(yōu)化重構模型進行了一定的研究和探討,采用考慮負荷平衡約束的以網損和
3、停電損失最小為目標的多目標優(yōu)化重構模型,并通過變加權系數理論,將配電網多目標優(yōu)化問題轉化為單目標優(yōu)化。 將改進遺傳算法(IGAs)用于解算配電網絡優(yōu)化重構問題。解算時,對配電網絡優(yōu)化重構問題的染色體編碼作了深入的研究,同時對初始化、約束條件的處理、適應度函數的構造以及基因操作等方面作了較為深入的研究。給出了基于IGAs的配電網絡優(yōu)化重構算法的基本步驟和流程框圖。算例分析結果表明,IGAs具有良好的全局搜索能力和較高的計算速度。
4、 論文對改進遺傳算法(IGAs)在配電網絡故障恢復重構中的應用進行了初步探討。探討了配電網絡故障恢復重構的數學模型,深入研究了配電網絡故障恢復重構的染色體編碼方案以及適應度函數。詳細討論了基于IGAs的配電網絡故障恢復重構算法的基本步驟。算例的仿真結果表明:IGAs能夠用于解算配電網絡故障恢復重構問題,而且比SGA,具有較好的收斂性和較高的計算效率,拓展了遺傳算法在配電網絡故障恢復重構中的應用前景。 通過以上的分析表明,論
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