基于自适应遗传算法的配电网无功优化 reactive power optimization of distribution network based on adaptive genetic algorithm.pdfVIP

基于自适应遗传算法的配电网无功优化 reactive power optimization of distribution network based on adaptive genetic algorithm.pdf

  1. 1、有哪些信誉好的足球投注网站(book118)网站文档一经付费(服务费),不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。。
  2. 2、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。如您付费,意味着您自己接受本站规则且自行承担风险,本站不退款、不进行额外附加服务;查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档,您可以点击 这里二次下载
  3. 3、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“版权申诉”(推荐),也可以打举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
  4. 4、该文档为VIP文档,如果想要下载,成为VIP会员后,下载免费。
  5. 5、成为VIP后,下载本文档将扣除1次下载权益。下载后,不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们
  6. 6、成为VIP后,您将拥有八大权益,权益包括:VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
  7. 7、VIP文档为合作方或网友上传,每下载1次, 网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等,对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档
查看更多
基于自适应遗传算法的配电网无功优化 reactive power optimization of distribution network based on adaptive genetic algorithm

第31卷第3期 电力电容器与无功补偿 V01.31No.3 Power Power Jun.2010 2010年6月 Compensation Capacitor&Reactive 基于自适应遗传算法的配电网无功优化 单瑞卿1t一,吕群芳1,王建勋1,刘会金1 (1.武汉大学电气工程学院,湖北武汉430072;2.洛阳市供电公司,河南洛阳471009) 摘要:针对传统的遗传算法在求解配电网无功优化问题时容易陷入局部最优,并且收敛速度 慢的缺点,将自适应遗传算法引入配电网无功优化中,采用自适应的交叉率和变异率使之符合 遗传算法动态性和适应性有哪些信誉好的足球投注网站过程,并在编码方式、适应度函数设计、遗传操作以及终止判据 等方面进行改进,对IEEE33测试系统进行仿真分析,算例表明了算法的实用性和有效性。 关键词:配电网;无功优化;遗传算法; 自适应 l 中图分类号:TM71文献标识码:A文章编号:1674-1757(2010)03-0018-04 BasedOil Genetic ReactivePower ofDistributionNetwork Optimization Adaptive Algorithm SHAN Jian-xunl,LIUHui-jinl Rui—qin91”,LVQun-fan91,WANG ofElectrical 430072,China; (1.Cortege Engineering,WuhanUniversity,Wuhan Power 2.LuoyangCompany,Luoyang471009,China) forthe oftraditional whichcall fallinto Abstract:As algorithm easily partialop· shortcoming genetic timumandhaveslowrateof whenusedin thereactive convergence solving poweroptimizationprob- lermofdistribution this isintroducedintoreactive network,inpaper,adaptivegeneticalgorithm ofdistribution crossrateandvariationrateisusedSOtomake optimization network,adaptive power themconformtothe and search in dynamicadaptivegeneticalgorithmprocess.Someimprovements suchareasas function andterminationcriterionare encoding,fitne

您可能关注的文档

文档评论(0)

118zhuanqian + 关注
实名认证
文档贡献者

该用户很懒,什么也没介绍

1亿VIP精品文档

相关文档