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1.
无源滤波器的多目标优化设计   总被引:23,自引:23,他引:72  
针对目前根据工程经验或简单的技术经济指标来设计无源滤波器的现状,以及现有优化设计方法中假设条件较多、寻优空间较小、寻优能力不强、对实际因素考虑不全面等问题,提出了一种无源滤波器的多目标优化设计方法。将无源滤波器的初期投资、无功功率补偿容量、滤波后电网谐波含量作为三个目标,利用遗传算法对无源滤波器的参数进行优化设计。通过适应度函数的阈值制约以及以不同概率进行染色体选择操作,使得种群朝三个目标最佳协调点的方向进化;并且,为了克服算法的早熟收敛,引入混沌算子来增加种群的多样性;最后对一个混全滤波实验系统进行了无源滤波参数的多目标优化设计。实践表明,设计出的无源滤波器具有良好的综合性能。  相似文献
2.
基于机会约束规划的输电系统规划方法   总被引:19,自引:19,他引:21  
输电系统在电力市场中扮演着十分重要的角色,因为其提供了实现公平竞争的场所.输电系统的状况如容量充裕性对电力市场的竞争性有重要的影响.适当地扩展或加强输电系统对满足发电公司和用户的需要、消除或减缓输电系统阻塞具有重要作用.与传统的输电系统规划问题相比,电力市场环境下的输电系统规划更加复杂,需要处理的不确定性因素更多.机会约束规划是专门用于解决包含不确定性因素的优化问题的一类随机优化方法,适用于市场环境下的输电系统规划问题.文中将机会约束规划引入到市场环境下的输电系统规划研究中,给出了基于蒙特卡罗仿真和遗传算法的求解方法,为解决这一重要而困难的问题做了一些新的尝试,并通过一个算例系统说明了该方法的可行性.  相似文献
3.
基于改进遗传算法的多目标无功优化   总被引:17,自引:17,他引:24  
阐述了用于无功优化的改进遗传算法,在已有改进简单遗传算法的基础上,提出在含有多个目标的目标函数中采用线性变化和指数变化规律的越界罚系数,并对适应度函数进行模拟退火修正以保持种群的多样性和加快收敛;采用遗传因子自适应变化和改进的变异操作,可使遗传算法的全局优化和局部寻优能力大为提高.IEEE14节点系统的仿真计算结果表明,该方法在计算速度和收敛能力上优于简单遗传算法,且罚系数采用指数规律变化比采用定值或线性变化规律时收敛能力有明显改善.  相似文献
4.
基于熵和FAHP的水资源可持续利用模糊综合评价模型   总被引:17,自引:0,他引:17  
水资源可持续利用综合评价是区域可持续发展综合分析与评价的核心技术之一,其难点是如何有效处理评价过程中存在的主观随意性、模糊性和随机性等不确定性问题。为此,基于综合集成的方法论,提出用基于遗传算法的改进模糊层次分析法(FAHP)确定各评价指标的权重,用理想区间法和相对隶属度理论处理不同评价样本隶属各评价标准区间的模糊性,用最大熵原理处理评价样本隶属各评价标准区间的随机性,通过上述方法的集成,建立了基于熵和FAHP的水资源可持续利用模糊综合评价新模型(EFAHP.FCEM),并用加速遗传算法优化该模型参数。EFAHP-FCEM在汉中盆地水资源可持续利用的应用结果表明:EFAHP-FCEM直接由评价指标模糊互补判断矩阵和评价标准样本数据驱动,把利用全部隶属度值信息进行计算的可持续利用相对等级值作为评价结果,可避免应用最大隶属度原则进行判断所可能导致的失真,提高了评价精度;EFAHP-FCEM是一种非参数评价方法,其数学物理概念明确,方法直观、通用,可在具有评价标准的各种资源环境综合评价中推广应用。  相似文献
5.
基于广义蚁群算法的电力系统经济负荷分配   总被引:15,自引:15,他引:47  
提出了一种可用于求解一般形式的非凸、非线性约束优化问题的广义蚁群算法,以用于求解复杂的非凸、非线性电力系统经济负荷分配问题,与用于组合优化的蚁群算法类似,该算法运用了正反馈,分布式计算和贪婪式启发搜索,基于不动点理论,给出了该算法收敛的充分条件,多个算例结果表明,文中提出的算法是有效可行的。  相似文献
6.
一种基于模糊规则和遗传算法的凝汽器故障诊断方法的研究   总被引:15,自引:15,他引:19  
该文总结了汽轮机组凝汽器低真空常见故障,建立了凝汽器典型故障集。介绍了基于信息熵的故障征兆提取方法,建立了凝汽器故障征兆集。在利用模糊规则的故障诊断方法基础上,提出了一种基于模糊规则和遗传算法的凝汽器故障诊断方法。通过遗传算法对用于故障诊断的模糊规则进行精简,消除了低置信度规则的影响,从而提高了故障诊断效率。最后,将该文提出的方法用于某汽轮机组凝汽器故障诊断中,结果表明该方法行之有效,且易于工程实现。  相似文献
7.
遗传小波神经网络及在电机故障诊断中的应用   总被引:14,自引:2,他引:12  
本文给出了基于优化遗传算法的小波神经网络故障诊断模型。首先利用改进的遗传算法对神经网络的权值和阈值进行遗传操作,获得具有一定遍历性的初始权值和阈值,然后再利用神经网络的L-M训练方法进行训练,克服了BP神经网络搜索速度慢和容易陷入局部极值的缺点,保证了训练过程收敛,而且故障识别的能力和精度也大大提高。同时引进比小波分析具有更强高频分析能力的小波包技术,并将其应用到故障信号的特征频率分析中,以得到的结果作为改进遗传神经网络的输入信号,保证训练网络的准确性。通过对电机故障进行仿真试验,证实该方法的有效性及正确性。  相似文献
8.
遗传模糊神经网络在交流伺服系统中的应用   总被引:14,自引:0,他引:14  
为了满足交流伺服系统高精度、快响应的要求,提出了基于遗传算法的模糊神经网络控制方案。该方案把神经网络与模糊逻辑控制结合起来,采用遗传算法(GA)对模糊神经网络控制器中的参数进行搜索和优化,给出了设计方法和优化步骤。实验结果表明:该控制方法用于交流伺服系统,具有精度高、无超调、收敛性好以及较强的鲁棒性和抗干扰性等优点。  相似文献
9.
基于遗传算法的区域电网智能保护   总被引:13,自引:7,他引:6       下载免费PDF全文
通过对广域保护应用基础研究,提出一种利用区域电网信息的智能保护系统,与现有主保护协同工作,加强电网继电保护水平,简化后备保护。同时,针对广域信息采集易受干扰而出现信息丢失或畸变等实际问题,以及现有广域保护原理对此考虑不足的情况,提出了包括基于状态关联的区域保护原理与基于遗传算法故障判别原理的区域电网智能保护的决策模块及其工作机制。建立了基于遗传算法的故障数学模型,仿真试验验证了该模型的有效性及高容错性。  相似文献
10.
基于遗传算法和支持向量机的低NOx燃烧优化   总被引:13,自引:3,他引:10  
大型四角切圆电站锅炉NOx排放是造成环境污染的重要因素,也是电厂关心的重要问题。影响燃煤锅炉NOx排放量的因素众多而且复杂。对锅炉NOx排放特性进行建模预测,并结合优化算法实现燃烧优化是降低锅炉NOx排放的有效方法。文中应用支持向量机算法建立了大型四角切圆燃烧锅炉NOx排放特性模型,接合遗传算法,利用NOx排放的热态实炉试验数据对模型进行了校验,对锅炉运行参数进行了优化。结果表明,通过遗传算法的寻优, NOx排放量有比较明显的降低。支持向量机与遗传算法相结合与其它方法相比具有泛化能力好,计算速度快等优点,是锅炉NOx排放控制的有效工具。  相似文献
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