基于相似性自适应学习的遗传算法在无功优化中的应用

蔺红; 晁勤; 吐尔逊; 樊艳芳

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基于相似性自适应学习的遗传算法在无功优化中的应用

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摘要

针对常规遗传算法(GA)的不足,提出了一种改进的遗传算法-基于相似性自适应学习的遗传算法,为提高遗传算法的计算速度、收敛性和全局最优搜索能力,采取了以下改进措施:①针对遗传算法产生新解无序,提出邻域搜索策略;②为提高算法的搜索效率和效果,按适应值相似性对个体分级、加速;③为提高收敛速度,提出了邻域收缩策略.将改进遗传算法应用于电力系统进行无功优化,在收敛速度和全局收敛性与常规遗传算法进行了比较,结果表明改进遗传算法的有效性.

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来源
《电力系统保护与控制》 |2007年第16期|46-4954|共5页
作者
蔺红; 晁勤; 吐尔逊; 樊艳芳;
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作者单位

新疆大学电气工程学院,新疆,乌鲁木齐,830008;

新疆大学电气工程学院,新疆,乌鲁木齐,830008;

新疆大学电气工程学院,新疆,乌鲁木齐,830008;

新疆大学电气工程学院,新疆,乌鲁木齐,830008;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类电力系统的自动化;负荷分析;
关键词
无功优化; 相似性; 邻域搜索; 遗传算法;

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