基于数学形态学和遗传算法的配电网动态无功优化方法
提出了一种基于数学形态学和遗传算法的配电网动态无功优化方法,通过构造数学形态学滤波器对由染色体的等位基因构成的二值图像进行滤波,将对补偿调压设备动作次数的处理问题转化为离散二值图像的滤波问题.为提高遗传算法的计算速度,对交叉和变异操作进行了改进:基于遗传性状的思想,防止了交叉操作中对优良基因组合的破坏;借鉴粒子群算法中根据个体极值和全局极值修正个体速度和位置的思想,提出了根据基因性状进行进化变异的方法.分别采用改进遗传算法、简单遗传算法和该动态无功优化方法对某区域配电系统进行无功优化,结果验证了该优化方法的正确性和有效性.
配电网、动态优化、数学形态学、遗传算法、动作次数、进化变异
31
TM714(输配电工程、电力网及电力系统)
2008-03-17(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
68-73