期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
2
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于聚类遗传算法的梯级水利枢纽短期电力调度优化
被引量：
7
1
作者
马超
练继建
《天津大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第1期1-8,共8页
针对标准遗传算法容易"早熟"的缺陷,提出聚类遗传算法;改进了选择算子和交叉算子,并利用Shubert多峰测试函数验证了聚类遗传算法的优势.引入水轮机组运行效率梯度变化因素提出改进变异算子,弥补了变异搜索过随机的缺陷.最后,...
针对标准遗传算法容易"早熟"的缺陷,提出聚类遗传算法;改进了选择算子和交叉算子,并利用Shubert多峰测试函数验证了聚类遗传算法的优势.引入水轮机组运行效率梯度变化因素提出改进变异算子,弥补了变异搜索过随机的缺陷.最后,将改进方式应用于三峡-葛洲坝梯级水利枢纽短期电力调度优化研究中,提出和构建了相应的优化模型以及机组组合启停和运行效率同步实现策略.实例优化结果表明:聚类遗传算法和改进变异算子能有效弥补"早熟"的缺陷,并能显著提高优化搜索效率,适用于梯级电站电力调度优化问题.优化得出的梯级电力调度方案可以满足设定目标和约束,并提高了梯级的发电效率.
展开更多
关键词
聚类遗传算法
机组运行效率变化梯度
改进变异算子
短期电力优化
三峡-葛洲坝梯级水利枢纽
在线阅读
下载PDF
职称材料
基于多目标优化算法的船舶微电网重构
被引量：
9
2
作者
苏丽
王锡淮
肖健梅
《中国舰船研究》
CSCD
北大核心
2020年第3期169-176,共8页
[目的]为了解决现有约束多目标优化算法在求解船舶微电网重构时收敛性和分布性不佳的问题,提出一种基于两阶段差分进化(TSDE)算法的约束多目标优化方法。[方法]第1阶段采用双种群混合法(即自适应罚函数法和可行性法则)来处理约束条件;第...
[目的]为了解决现有约束多目标优化算法在求解船舶微电网重构时收敛性和分布性不佳的问题,提出一种基于两阶段差分进化(TSDE)算法的约束多目标优化方法。[方法]第1阶段采用双种群混合法(即自适应罚函数法和可行性法则)来处理约束条件;第2阶段将第1阶段产生的双种群合并为单种群,再采用可行性法则解决约束优化问题;最后,在不同的阶段采用不同的精英选择策略和改进无参数变异算子,从而进一步优化差分进化算法。[结果]根据算例仿真结果:在故障1和故障2工况下,TSDE算法求得的最小负荷失电量分别比基于混沌迁移及无参数变异差分进化(CMPMDE)算法和基于环境Pareto支配选择差分进化(EPDSDE)算法降低了185 A和940 A;在故障1工况下,TSDE算法的最少开关操作数比CMPMDE算法多1次,与EPDSDE算法相同;在故障2工况下,TSDE算法的最少开关操作数比CMPMDE算法和EPDSDE算法均少1次。[结论]TSDE算法求得的最优非劣解集更接近真实的Pareto前沿且分布较为均匀,在满足重构时间要求的前提下,该算法可以更好地保证船舶的安全稳定运行。
展开更多
关键词
微电网重构
多目标优化
两阶段差分进化算法
精英选择策略
改进
无参数
变异
算子
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于聚类遗传算法的梯级水利枢纽短期电力调度优化
被引量：
7
1
作者
马超
练继建
机构
天津大学建筑工程学院
出处
《天津大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第1期1-8,共8页
基金
"十一五"国家科技支撑计划资助项目(2008BAB29B09)
国家杰出青年科学基金资助项目(50725929)
文摘
针对标准遗传算法容易"早熟"的缺陷,提出聚类遗传算法;改进了选择算子和交叉算子,并利用Shubert多峰测试函数验证了聚类遗传算法的优势.引入水轮机组运行效率梯度变化因素提出改进变异算子,弥补了变异搜索过随机的缺陷.最后,将改进方式应用于三峡-葛洲坝梯级水利枢纽短期电力调度优化研究中,提出和构建了相应的优化模型以及机组组合启停和运行效率同步实现策略.实例优化结果表明:聚类遗传算法和改进变异算子能有效弥补"早熟"的缺陷,并能显著提高优化搜索效率,适用于梯级电站电力调度优化问题.优化得出的梯级电力调度方案可以满足设定目标和约束,并提高了梯级的发电效率.
关键词
聚类遗传算法
机组运行效率变化梯度
改进变异算子
短期电力优化
三峡-葛洲坝梯级水利枢纽
Keywords
cluster genetic algorithm
change gradient of unit＇s operation efficiency
improved mutation operator
short term hydropower dispatching optimization
Three Gorges and Gezhouba cascaded hydropower junctions
分类号
TV697.1 [水利工程—水利水电工程]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于多目标优化算法的船舶微电网重构
被引量：
9
2
作者
苏丽
王锡淮
肖健梅
机构
上海海事大学物流工程学院
出处
《中国舰船研究》
CSCD
北大核心
2020年第3期169-176,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(61573240)。
文摘
[目的]为了解决现有约束多目标优化算法在求解船舶微电网重构时收敛性和分布性不佳的问题,提出一种基于两阶段差分进化(TSDE)算法的约束多目标优化方法。[方法]第1阶段采用双种群混合法(即自适应罚函数法和可行性法则)来处理约束条件;第2阶段将第1阶段产生的双种群合并为单种群,再采用可行性法则解决约束优化问题;最后,在不同的阶段采用不同的精英选择策略和改进无参数变异算子,从而进一步优化差分进化算法。[结果]根据算例仿真结果:在故障1和故障2工况下,TSDE算法求得的最小负荷失电量分别比基于混沌迁移及无参数变异差分进化(CMPMDE)算法和基于环境Pareto支配选择差分进化(EPDSDE)算法降低了185 A和940 A;在故障1工况下,TSDE算法的最少开关操作数比CMPMDE算法多1次,与EPDSDE算法相同;在故障2工况下,TSDE算法的最少开关操作数比CMPMDE算法和EPDSDE算法均少1次。[结论]TSDE算法求得的最优非劣解集更接近真实的Pareto前沿且分布较为均匀,在满足重构时间要求的前提下,该算法可以更好地保证船舶的安全稳定运行。
关键词
微电网重构
多目标优化
两阶段差分进化算法
精英选择策略
改进
无参数
变异
算子
Keywords
micro-grid reconfiguration
multiobjective optimization
two-stage differential evolution algorithm
elitist selection strategies
improved non-parametric mutation operator
分类号
U665.12 [交通运输工程—船舶及航道工程]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于聚类遗传算法的梯级水利枢纽短期电力调度优化
马超
练继建
《天津大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于多目标优化算法的船舶微电网重构
苏丽
王锡淮
肖健梅
《中国舰船研究》
CSCD
北大核心
2020
9
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
