针对传统遗传算法在配电网无功优化中的缺陷和配电网的特点,把改进排挤小生境技术和自适应遗传算法有机结合起来应用于无功优化,且采用实数编码和μ+λ竞争机制等策略,建立了以计算得到的投资回收年限作为评价电容器安装方案经济效益优...针对传统遗传算法在配电网无功优化中的缺陷和配电网的特点,把改进排挤小生境技术和自适应遗传算法有机结合起来应用于无功优化,且采用实数编码和μ+λ竞争机制等策略,建立了以计算得到的投资回收年限作为评价电容器安装方案经济效益优劣标准的数学模型。利用SQL Server 2000数据库存储配电线路的原始数据,方便计算时数据的灵活调用。采用面向对象的Visual C#高级语言开发编制了配电网无功优化计算程序并应用于实际配电网中,程序运行稳定、便于维护。实际网络计算结果表明,改进排挤小生境自适应遗传算法更加适用于配电网无功优化。展开更多
文摘针对传统遗传算法在配电网无功优化中的缺陷和配电网的特点,把改进排挤小生境技术和自适应遗传算法有机结合起来应用于无功优化,且采用实数编码和μ+λ竞争机制等策略,建立了以计算得到的投资回收年限作为评价电容器安装方案经济效益优劣标准的数学模型。利用SQL Server 2000数据库存储配电线路的原始数据,方便计算时数据的灵活调用。采用面向对象的Visual C#高级语言开发编制了配电网无功优化计算程序并应用于实际配电网中,程序运行稳定、便于维护。实际网络计算结果表明,改进排挤小生境自适应遗传算法更加适用于配电网无功优化。
