基于小生境遺傳算法的無功優(yōu)化.pdf_第1頁
已閱讀1頁,還剩68頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

1、是電力系統(tǒng)電壓穩(wěn)定與經(jīng)濟運行的核心問題,也是提高電力系統(tǒng)電壓質(zhì)量、降低網(wǎng)損的重要措施,具備重大理論研究意義以及實際應(yīng)用價值。 在以往的研究中,用到經(jīng)典的數(shù)學(xué)規(guī)劃解析算法,雖然它理論嚴(yán)密、收斂速度也滿足要求,但對于無功優(yōu)化問題的微分性質(zhì)要求嚴(yán)格,往往不能收斂到全局最優(yōu)解。本文針對電力系統(tǒng)的無功優(yōu)化問題的具體特點,包括大規(guī)模、多變量、多約束條件、混合非線性規(guī)劃性,以及其操作變量既有連續(xù)變量又有離散變量,使得優(yōu)化過程十分復(fù)雜,采用了一

2、種基于小生境的改進(jìn)遺傳算法。該算法借鑒生物生存環(huán)境區(qū)域性、局部性,令遺傳算法中個體在一個特定環(huán)境中生存進(jìn)化,能夠有效地維持群體的多樣性。解決了簡單遺傳算法容易出現(xiàn)的早熟問題及局部尋優(yōu)能力較差的問題。 考慮到電力系統(tǒng)無功優(yōu)化控制變量的連續(xù)性和離散性共存,本文應(yīng)用多參數(shù)級連整數(shù)實數(shù)混合編碼以及分組遺傳操作的思想,避免以往實數(shù)編碼求整表示離散量帶來的截斷誤差,使得控制更符合實際情況,結(jié)果更準(zhǔn)確,同時算法實現(xiàn)步驟更明確。本文從電力系統(tǒng)無

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

最新文檔

評論

0/150

提交評論