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人工免疫系统中变异算法研究 被引量:4
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作者 杨进 刘晓洁 李涛 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2007年第17期37-39,共3页
在基于人工免疫理论入侵检测系统中,变异算法的缺点导致了较高的误报率和漏报率。该文提出了一种变异机制,能够加快进化速度,保存具有优势特征的物种,提高检测效率和准确性。该机制定义了自体/非自体的概念和形式化描述,给出了成熟细胞... 在基于人工免疫理论入侵检测系统中,变异算法的缺点导致了较高的误报率和漏报率。该文提出了一种变异机制,能够加快进化速度,保存具有优势特征的物种,提高检测效率和准确性。该机制定义了自体/非自体的概念和形式化描述,给出了成熟细胞动态方程、亲和力累积方程。实验结果表明,当k取40附近值时,只要参数合适,TP值就能稳定在95%以上。该模型具有良好的实时性、自适应性和准确性,为构建新一代高效、合理的网络安全系统提供了一种有效方案。 展开更多
关键词 网络安全 人工免疫系统 入侵检测 变异算法
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改进的粒子群变异算法在建筑节能优化中的应用 被引量:6
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作者 刘刚 王漠 +1 位作者 董伟星 黄文龙 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第10期48-55,共8页
由于建筑能耗模型多峰值的特点,使用粒子群算法处理建筑节能优化问题时,容易在局部最优区域过早收敛,将分布式的变异算子与粒子群算法结合可对此进行改进。文中研究了4种现有的粒子群变异算法,针对其优化效果的不足,对发生变异的具体操... 由于建筑能耗模型多峰值的特点,使用粒子群算法处理建筑节能优化问题时,容易在局部最优区域过早收敛,将分布式的变异算子与粒子群算法结合可对此进行改进。文中研究了4种现有的粒子群变异算法,针对其优化效果的不足,对发生变异的具体操作进行了改进,使用测试函数验证了其有效性,并将其应用到建筑节能优化问题当中。经过大量实验发现,对于文中的建筑节能优化问题,改进的粒子群变异算法相对于现有的粒子群变异算法,其目标函数(即建筑的太阳能辐射得热量)的平均值下降了1.3%以上,收敛率至少提高了3倍,寻优效果有明显的改善,证明所提出的改进算法具有有效性和普适性,可以在一般的建筑节能优化问题中推广。 展开更多
关键词 建筑节能优化 粒子群变异算法 算法改进 计算机辅助建筑设计
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基于变异和动态信息素更新的蚁群优化算法 被引量:46
3
作者 朱庆保 杨志军 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第2期185-192,共8页
尽管蚁群优化算法在优化计算中已得到了很多应用,但在进行大规模优化时,其收敛时间过长仍是应用该算法的一个瓶颈.为此,提出了一种高速收敛算法.该算法采用一种新颖的动态信息素更新策略,以保证在每次搜索中,每只蚂蚁都对搜索做出贡献;... 尽管蚁群优化算法在优化计算中已得到了很多应用,但在进行大规模优化时,其收敛时间过长仍是应用该算法的一个瓶颈.为此,提出了一种高速收敛算法.该算法采用一种新颖的动态信息素更新策略,以保证在每次搜索中,每只蚂蚁都对搜索做出贡献;同时,还采取了一种独特的变异策略,以对每次搜索的结果进行优化.计算机实验结果表明,该算法与最新的改进蚁群优化算法相比,其收敛速度提高了数十倍乃至数百倍以上. 展开更多
关键词 蚁群优化 最近邻居 动态信息素更新 变异算法
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基于变异粒子群的快速运动估计算法 被引量:7
4
作者 张萍 魏平 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2011年第1期23-28,共6页
为了提高视频编码效率,提出了一种基于变异粒子群的快速运动估计算法。新算法将运动矢量特性和粒子群算法的全局搜索特性结合,通过迭代寻找全局最优解。为了避免粒子群算法陷入早熟收敛,在每次迭代中加入了变异算法。同时采用合适的终... 为了提高视频编码效率,提出了一种基于变异粒子群的快速运动估计算法。新算法将运动矢量特性和粒子群算法的全局搜索特性结合,通过迭代寻找全局最优解。为了避免粒子群算法陷入早熟收敛,在每次迭代中加入了变异算法。同时采用合适的终止策略降低运算复杂度。实验结果表明,新算法对运动平缓的视频序列,搜索精度和运算复杂度与以往快速搜索算法相当。对运动中等和剧烈的视频序列,新算法的搜索精度比以往快速搜索算法可提高0.2~1.7 dB,并能减少视频质量大的波动,运算复杂度略高于以往快速搜索算法,但不到全搜索算法的4%。 展开更多
关键词 视频编码 运动估计 粒子群算法 变异算法
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基于参数动态变化和变异的蚁群算法 被引量:4
5
作者 牟廉明 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第19期185-187,共3页
针对蚁群算法存在求解速度慢、容易出现早熟和停滞现象,提出一种基于参数动态变化和变异的自适应蚁群算法(PDMACS)。将参数分为全局参数和局部参数,对参数的功能进行讨论,设计局部参数q0随蚂蚁求解质量动态变化和全局参数ρ随平均节点... 针对蚁群算法存在求解速度慢、容易出现早熟和停滞现象,提出一种基于参数动态变化和变异的自适应蚁群算法(PDMACS)。将参数分为全局参数和局部参数,对参数的功能进行讨论,设计局部参数q0随蚂蚁求解质量动态变化和全局参数ρ随平均节点分支数自适应调整的方法提高算法全局搜索能力,并采用一种简单高效的变异算法加快收敛速度。用TSPLIB中的范例进行比较实验,结果表明,与传统算法相比,该算法的求解质量、稳定性以及收敛速度都有所提高。 展开更多
关键词 蚁群系统 参数自适应 变异算法 旅行商问题
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基于自适应变异遗传算法的多无人机航迹协同 被引量:3
6
作者 张劼 李宁洲 +1 位作者 张晓娟 卫晓娟 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2022年第11期18-23,共6页
为了降低多无人机协同的威胁代价,提高无人机群的环境生存率和任务成功率,以多无人任务机和无人支援机航迹协同为研究对象,描述时间与空间协同叠加、航程与威胁变量决策寻优的多无人机航迹协同实现过程。考虑任务航程与任务威胁的综合影... 为了降低多无人机协同的威胁代价,提高无人机群的环境生存率和任务成功率,以多无人任务机和无人支援机航迹协同为研究对象,描述时间与空间协同叠加、航程与威胁变量决策寻优的多无人机航迹协同实现过程。考虑任务航程与任务威胁的综合影响,提出多无人机航迹分段时序协同方法与协同模型。引入航程与威胁决策变量定义航迹代价协同函数,并构建基于近点与远点决策变量的协同函数模型,通过优化决策变量,实现多无人机最小航迹代价的路径寻优过程。为了满足航迹协同的实时性需求,提出利用自适应交叉率和变异率相结合的自适应变异遗传算法模型,实现航迹寻优过程的快速求解。通过半物理仿真试验,验证基于决策变量与改进遗传算法的多无人机航迹协同模型的有效性和实时性,可指导实际系统的构建与实现。 展开更多
关键词 多无人机 时序协同 航迹协同 变量决策 自适应变异算法
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基于自适应变异粒子群算法的电动出租车充电引导 被引量:24
7
作者 牛利勇 张帝 +3 位作者 王晓峰 姜久春 张维戈 黄梅 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2015年第1期63-68,共6页
通过调研分析深圳市电动出租车的实际运营数据,提出充电站充电设备时间利用率的计算方法。针对区域内充电站之间设备时间利用率分布不均衡的问题,提出了基于充电站信息和车辆信息的电动出租车充电引导系统,建立了充电引导模型,并采用改... 通过调研分析深圳市电动出租车的实际运营数据,提出充电站充电设备时间利用率的计算方法。针对区域内充电站之间设备时间利用率分布不均衡的问题,提出了基于充电站信息和车辆信息的电动出租车充电引导系统,建立了充电引导模型,并采用改进的自适应变异粒子群算法引导电动出租车的充电行为。根据深圳充电站的实际数据进行算例仿真,仿真结果表明,经过充电引导后的电动出租车能根据充电站内充电桩的规模均匀分布到相应的充电站,实现区域内充电站之间充电设备利用率的均衡分布,从而提高充电设备时间利用率。仿真结果验证了所提充电引导方法的可行性。 展开更多
关键词 电动出租车 充电引导 设备利用率 自适应变异粒子群算法
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基于自适应变异果蝇优化算法和广义回归神经网络的布里渊散射谱特征提取 被引量:9
8
作者 张燕君 刘文哲 +1 位作者 付兴虎 毕卫红 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2015年第10期2916-2923,共8页
针对布里渊光时域反射光纤传感系统散射谱的高精度特征提取的要求,提出了一种基于自适应变异果蝇优化算法和广义回归神经网络的布里渊散射谱特征提取算法。不仅利用了广义回归神经网络在逼近能力、学习速度、模型的泛化等方面具有的优势... 针对布里渊光时域反射光纤传感系统散射谱的高精度特征提取的要求,提出了一种基于自适应变异果蝇优化算法和广义回归神经网络的布里渊散射谱特征提取算法。不仅利用了广义回归神经网络在逼近能力、学习速度、模型的泛化等方面具有的优势,而且采用搜索能力较强的自适应变异果蝇优化算法进一步增强了神经网络的学习能力,从而提高了布里渊散射谱的拟合度和频移提取的准确度。在布里渊散射谱中心频率为11.213GHz,线宽为40~50,30~60和20~70 MHz的散射谱白噪声实验模型中,将新算法分别与基于有限元分析的Levenberg-Marquardt拟合法、粒子群优化和拉凡格式混合拟合法、最小二乘法进行预测比较,新算法获得的最大拟合频移误差为0.4MHz,平均拟合度为0.991 2,均方根误差为0.024 1。仿真结果表明所提出的算法拟合度较好,绝对误差小。因此,将此算法用于基于布里渊光时域反射的分布式光纤传感系统,可有效提高布里渊散射谱的拟合度和频移提取的准确度。 展开更多
关键词 分布式光纤传感 布里渊散射谱 自适应变异果蝇算法 广义回归神经网络
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基于自适应变异差分进化算法的电弧时域模型 被引量:6
9
作者 王琰 毛志忠 +2 位作者 田慧欣 李妍 黄盛华 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第3期554-558,共5页
随着电弧炉功率不断增大,电弧炉对供电网络的负面影响越来越受到关注。主要的负面影响是引起谐波、电网电压波动和闪变。因此,建立精确的电弧模型,对于研究上述问题有着重要的意义。新的电弧时域模型以能量守恒定律为基础,用非线性微分... 随着电弧炉功率不断增大,电弧炉对供电网络的负面影响越来越受到关注。主要的负面影响是引起谐波、电网电压波动和闪变。因此,建立精确的电弧模型,对于研究上述问题有着重要的意义。新的电弧时域模型以能量守恒定律为基础,用非线性微分方程描述电弧电导与电流之间的函数关系,并且利用现场检测到的数据,采用自适应变异差分进化算法对参数进行辨识。通过调整参数,模型完全可以模拟电弧炉冶炼过程的电弧特性。仿真结果表明,模型输出的电压、电流与现场实测数据一致,验证了模型的正确性。 展开更多
关键词 电弧炉 电弧 自适应变异差分进化算法 时域模型
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动态变异遗传算法 被引量:8
10
作者 张宇 郭晶 周激流 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第3期234-239,共6页
遗传算法是根据达尔文生物进化理论而提出的一种优化算法。该文提出了一种新的遗传算法,理论分析显示,它不仅能保持遗传种群的多样性,而且能快速收敛。计算机仿真实验证明了改进后的遗传算法能够有效地克服不成熟收敛、进而搜索到全局... 遗传算法是根据达尔文生物进化理论而提出的一种优化算法。该文提出了一种新的遗传算法,理论分析显示,它不仅能保持遗传种群的多样性,而且能快速收敛。计算机仿真实验证明了改进后的遗传算法能够有效地克服不成熟收敛、进而搜索到全局最优解,并将这种新遗传算法用于BP网络的拓朴结构的优化和连接权值的训练,实例表明了该算法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 变异算子 BP网络 优化算法 动态变异遗传算法
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基于自适应变异粒子群算法的双馈风电机组等值建模 被引量:21
11
作者 栗然 唐凡 +2 位作者 刘英培 柯拥勤 张孝乾 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2012年第4期22-27,共6页
风电机组等值建模是风电并网研究的基础,文中提出一种基于自适应变异粒子群(AMPSO)算法的双馈风电机组等值建模方法。首先依据风力机型号进行机群划分,通过简化双馈风电机组控制策略,建立了双馈风电机组等值模型。根据模型中各参数对双... 风电机组等值建模是风电并网研究的基础,文中提出一种基于自适应变异粒子群(AMPSO)算法的双馈风电机组等值建模方法。首先依据风力机型号进行机群划分,通过简化双馈风电机组控制策略,建立了双馈风电机组等值模型。根据模型中各参数对双馈风电机组运行特性的影响特点,将其分为暂态参数和稳态参数,采用收敛速度快、通用性强的AMPSO算法对稳态参数寻优,采用试测法辨识暂态参数。通过仿真,验证了所述等值方法精确、简便,适用于大规模风电场接入电网的分析计算。 展开更多
关键词 双馈风电机组 参数辨识 暂态参数 稳态参数 自适应变异粒子群算法 试测法 等值建模
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考虑毁伤概率门限的火力分配变异蚁群算法 被引量:8
12
作者 郭蕴华 李运涛 杨福缘 《火炮发射与控制学报》 北大核心 2006年第4期1-5,11,共6页
提出了一个火力分配的非线性整数规划模型,该模型充分考虑了多火力点联合毁伤概率对实际射击效果的影响。应用基本蚁群指派算法可以求解此NP[1]问题,但难以满足战术决策的实时性要求。为此,提出一种自适应的信息素更新方法和消除无效分... 提出了一个火力分配的非线性整数规划模型,该模型充分考虑了多火力点联合毁伤概率对实际射击效果的影响。应用基本蚁群指派算法可以求解此NP[1]问题,但难以满足战术决策的实时性要求。为此,提出一种自适应的信息素更新方法和消除无效分配的变异策略,提高了收敛速度。采用删除已访问节点的方法取代比较禁忌表的方法,进一步降低了计算代价。计算机实验结果表明,该算法在优化性能和时间性能上都取得了良好的效果,满足战术决策的实时性要求。 展开更多
关键词 整数规划 毁伤概率门限 火力分配 变异蚁群算法
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基于多变异分组遗传算法的多机协同作业静态任务分配 被引量:19
13
作者 王猛 赵博 +3 位作者 刘阳春 汪凤珠 伟利国 方宪法 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第7期19-28,共10页
为解决农业机械(简称农机)多机协同作业前的任务分配问题,提出了基于多变异分组遗传算法的同种农机多机协同作业静态任务分配方法。首先,根据农机合作社实际作业模式,基于农机性能参数和任务参数,综合考虑机群的作业时间、作业油耗和路... 为解决农业机械(简称农机)多机协同作业前的任务分配问题,提出了基于多变异分组遗传算法的同种农机多机协同作业静态任务分配方法。首先,根据农机合作社实际作业模式,基于农机性能参数和任务参数,综合考虑机群的作业时间、作业油耗和路程代价等因素,建立了多机协同代价函数;根据多机协同作业特点,构建了多变异分组遗传算法,设计了两段式编码、分组交叉算子和多种变异算子,并建立了农机多机协同作业静态任务分配模型;通过仿真试验对比分析了算法的性能,并采用不同的代价权重进行了任务分配仿真试验;最后,采用不同的权重对实际深松作业进行任务分配试验,对本文提出算法进行了验证。结果表明:在不同权重下,基于多变异分组遗传算法的多机协同静态任务分配的机群代价比实际作业代价降低了29.48%~55.00%,选取合理权重的静态任务分配具有较高的分配效率和分配性能,能够满足实际多机协同作业中任务分配的要求。 展开更多
关键词 农业机械 多机协同作业 静态任务分配 变异分组遗传算法
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灰色变异粒子群算法在公交客流量预测中的应用 被引量:5
14
作者 米根锁 梁利 杨润霞 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2015年第1期104-110,共7页
由于公交客流量是公交系统发展规划的基础依据,因此提高公交客流量预测的准确性有利于城市公交的发展。利用粒子群算法优化参数的良好性能和灰色预测法适合预测不确定因素影响系统的优势,提出用灰色变异粒子群组合预测模型来预测公交客... 由于公交客流量是公交系统发展规划的基础依据,因此提高公交客流量预测的准确性有利于城市公交的发展。利用粒子群算法优化参数的良好性能和灰色预测法适合预测不确定因素影响系统的优势,提出用灰色变异粒子群组合预测模型来预测公交客流量,提高公交客流量预测精度,并通过实例对组合预测模型的预测精度和有效性进行了分析。结果表明,此组合预测模型的预测精度优于单一的灰色预测模型,也优于其他几种常用预测算法,能很好地预测公交客流量,为公交系统的决策规划提供了可靠的科学数据。 展开更多
关键词 灰色模型 变异粒子群算法 公交客流量 预测
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基于变异粒子群算法的光伏系统最大功率点跟踪研究 被引量:22
15
作者 王立乔 鲍利斌 孙孝峰 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期743-751,共9页
提出一种变异粒子群算法(MPSO),通过在粒子群算法中引入变异,可改善其跳出局部最优解的能力。变异粒子群算法采用有限的粒子数目即可实现阴影条件下光伏系统的最大功率点跟踪,而无需知道旁路二极管的数目,具有通用性。对变异粒子群算法... 提出一种变异粒子群算法(MPSO),通过在粒子群算法中引入变异,可改善其跳出局部最优解的能力。变异粒子群算法采用有限的粒子数目即可实现阴影条件下光伏系统的最大功率点跟踪,而无需知道旁路二极管的数目,具有通用性。对变异粒子群算法进行的仿真和试验可证明该算法的有效性。 展开更多
关键词 局部阴影遮挡光伏阵列 最大功率点跟踪 变异粒子群算法 全局寻优 局部最优解
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基于变异进化的不固定牵引方式双肩回交路机车最优配置算法 被引量:2
16
作者 何奉道 何冬昀 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 2007年第2期88-92,共5页
建立了不固定牵引方式双肩回交路机车周转图的数学模型,以机车在两折返段和基本段总停留时间最少为目标,设计了求解该机车运转制机车最优配置的一种变异进化算法.该算法根据个体适应度的优劣而对个体进行不同程度的变异,并采用启发式变... 建立了不固定牵引方式双肩回交路机车周转图的数学模型,以机车在两折返段和基本段总停留时间最少为目标,设计了求解该机车运转制机车最优配置的一种变异进化算法.该算法根据个体适应度的优劣而对个体进行不同程度的变异,并采用启发式变异和随机变异两种变异策略,不但优秀个体的染色体中优良模式能够最大程度地遗传给子代,而且又保持了子代的多样性,有助于提高算法的优化性能和收敛速度.以某列车运行图为例仿真计算,所求得的机车段内总停留时间和需要的机车数比该运行图分别减少约23.8%和9.8%,并与遗传算法进行了比较. 展开更多
关键词 机车周转图 双肩回交路 变异进化算法 优化 铁路
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基于自适应变异粒子群算法的电动汽车换电池站充电调度多目标优化 被引量:65
17
作者 田文奇 和敬涵 +2 位作者 姜久春 牛利勇 王小君 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2012年第11期25-29,共5页
大规模电动汽车用户的无序充电行为会对电网造成"峰上加峰"等影响,因此电动汽车规模化应用迫切要求实现对充电行为的引导和调度。电动汽车换电站具有受可调度时间约束影响小等特点,与个体电动汽车相比较易实现充电调度。根据... 大规模电动汽车用户的无序充电行为会对电网造成"峰上加峰"等影响,因此电动汽车规模化应用迫切要求实现对充电行为的引导和调度。电动汽车换电站具有受可调度时间约束影响小等特点,与个体电动汽车相比较易实现充电调度。根据换电站的特点以换电站各时刻的充电功率为控制对象,建立多目标的调度策略数学模型,并采用自适应变异的粒子群算法求解以减小标准粒子群容易早熟对优化结果的影响,得到次日优化充电计划。基于某地区负荷曲线进行算例仿真,验证了算法的有效性,比较了单目标优化和多目标优化的调度策略对负荷曲线的影响。结果表明,换电站充电调度策略采用多目标优化时能够克服单目标优化填充"最低谷"效果差的问题,有效地降低电网峰谷差,达到平稳负荷波动的效果。 展开更多
关键词 电动汽车 换电池站 充电调度 多目标优化 自适应变异的粒子群优化算法
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基于自适应变异粒子群算法的混合核ε-SVM在混合气体定量分析中的应用 被引量:6
18
作者 刘文贞 陈红岩 +2 位作者 李孝禄 袁月峰 郭晶晶 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第9期1464-1470,共7页
针对利用不分光红外吸收法(NDIR)的多组分气体传感器对汽车尾气进行同时测量时,红外光谱特征吸收谱线重叠较为严重,所测气体浓度是交叉吸收干扰后的结果,造成测量误差大,分析精度低的问题,提出了一种自适应变异粒子群算法的混合核ε-SV... 针对利用不分光红外吸收法(NDIR)的多组分气体传感器对汽车尾气进行同时测量时,红外光谱特征吸收谱线重叠较为严重,所测气体浓度是交叉吸收干扰后的结果,造成测量误差大,分析精度低的问题,提出了一种自适应变异粒子群算法的混合核ε-SVM方法,建立三组分混合气体定量分析模型,已消除混合气体之间相互干扰产生的误差问题。实验中,采集CO2、CO、C3H8的浓度信号,作为模型输入,通过模型回归分析,得到对应的混合气体组分浓度,通过实验数据对模型性能进行分析,结果表明,该模型的平均误差相比于传统模型明显减低,取得较好的精度。 展开更多
关键词 检测技术与自动化装置 气体定量分析 自适应变异粒子群算法 混合核函数 支持向量机 气体传感器
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基于变异粒子群算法的大坝土料流变参数反演--以观音岩混合坝为例 被引量:5
19
作者 贾宇峰 朱茂林 迟世春 《人民长江》 北大核心 2017年第14期73-78,共6页
观音岩水电站混合坝在竣工后发生了较大的流变变形,导致土石坝坝段在蓄水一个月后出现了裂缝。为分析坝体裂缝产生的原因,采用并行变异粒子群算法,根据观音岩混合坝竣工后的坝体沉降观测数据反演了筑坝堆石料和心墙料的流变参数。进一... 观音岩水电站混合坝在竣工后发生了较大的流变变形,导致土石坝坝段在蓄水一个月后出现了裂缝。为分析坝体裂缝产生的原因,采用并行变异粒子群算法,根据观音岩混合坝竣工后的坝体沉降观测数据反演了筑坝堆石料和心墙料的流变参数。进一步根据反演参数进行了坝体的三维有限元计算,分析和预测了大坝在蓄水期和运行期的变形特性。结果表明,较大的蓄水期不均匀沉降及较大的坝体流变变形是坝体产生裂缝的主要原因。 展开更多
关键词 流变参数 堆石料 心墙料 并行变异粒子群算法 观音岩水电站
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基于变异粒子群算法的主动配电网故障恢复策略 被引量:35
20
作者 徐岩 张荟 孙易洲 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2021年第12期45-53,共9页
为提高主动配电网故障恢复的快速性和可靠性,提出一种基于变异粒子群算法的恢复策略。光储系统与负荷特性模型的构建是研究策略的基础,利用光储模型保证负荷可靠恢复,在构建负荷特性模型时考虑负荷时变性、需求时变性及负荷可控性的特... 为提高主动配电网故障恢复的快速性和可靠性,提出一种基于变异粒子群算法的恢复策略。光储系统与负荷特性模型的构建是研究策略的基础,利用光储模型保证负荷可靠恢复,在构建负荷特性模型时考虑负荷时变性、需求时变性及负荷可控性的特点。在建立的光储系统与负荷特性模型基础上研究故障恢复策略,首先对配电网进行动态孤岛划分,利用光储系统对孤岛内负荷进行可靠恢复,保证用户侧需求度高的负荷优先恢复,然后以总失电负荷最少、网损最小及开关动作次数最少为综合目标函数,运用变异粒子群算法得到孤岛与主网配合的配电网综合恢复策略,提高了主动配电网可靠性。最后,采用IEEE 33节点系统进行算例分析,结果验证了模型与恢复策略的优越性。 展开更多
关键词 主动配电网 孤岛划分 故障恢复 光储系统 变异粒子群算法
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