基于改进遗传算法的配电网无功优化

针对配电网的特征,建立了综合考虑全年网损、电压品质和补偿设备投资的无功优化数学模型。对传统遗传算法的遗传算子和终止判据等方面进行了改进,提出了一种配电网无功优化的改进遗传算法,使其计算效率和全局寻优能力均有提高。采用本文提出的改进遗传算法,通过实例计算,结果表明其优化效果优于传统遗传算法。     

SVG的解耦控制系统设计

通过对系统主电路结构的分析,获得了静止无功发生器(SVG)的数学模型,从而推导出存在耦合项的控制模型,为此设计了一种适合于工程应用的SVG的解耦控制系统,实验结果验证了解耦控制系统的有效性。     

基于数据挖掘技术的反窃电方法研究

针对传统方法难以有效发现和诊断窃电的问题,通过研究数据挖掘技术,提出了一种基于模糊神经网络模型的反窃电诊断方法,该方法充分发挥了模糊评价法与神经网络评价法的优点,实现对用电大数据的深度分析和作出窃电诊断。结合实例,对该方法进行了验证,实验表明该方法能快速精确诊断出窃电嫌疑目标,对反窃电工作具有重要意义。     

基于改进遗传算法的配电网无功优化

针对传统遗传算法在电网无功优化领域应用中存在的不足,结合配电网的特征,建立了综合考虑全年网损、电压品质和补偿设备投资的无功优化数学模型。同时应用自适应遗传算法对传统遗传算法的遗传算子和终止判据等进行了改进,提出了一种配电网无功优化的改进遗传算法,使其计算效率和全局寻优能力均有提高。实例计算表明,其优化效果优于传统遗传算法。