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基于多策略改进的遗传算法在配电网规划中的应用
被引量：
20
1
作者
王海军
董颖华
《电网与清洁能源》
北大核心
2021年第11期47-54,共8页
针对电力电子化配电网规划复杂的优化问题,提出一种基于多策略改进的多目标遗传算法(简称遗传算法)。将遗传算法与配电网规划进行有效结合,研究了遗传算法在规划方案中的染色体组编码方式;对遗传算法进行具有针对性的多策略改进,涉及种...
针对电力电子化配电网规划复杂的优化问题,提出一种基于多策略改进的多目标遗传算法(简称遗传算法)。将遗传算法与配电网规划进行有效结合,研究了遗传算法在规划方案中的染色体组编码方式;对遗传算法进行具有针对性的多策略改进,涉及种群选择、交叉与变异算子以及自适应遗传算子的改进;通过种群修复提高算法的搜索能力,使染色体的决策变量在满足约束的同时,确保种群多样性启发式地进化为规划问题的最优解。通过Schaffer函数与Griewank函数对基于多策略改进的遗传算法进行性能测试,并对其组成内容、搜索特点与搜索寻优的过程分别进行了分析和讨论。结果表明,基于多策略改进的遗传算法在搜索精度与计算效率方面具有较大优势,对于配电网规划优化具有重要价值。
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关键词
电力电子配电网规划
遗传算法
多策略改进
Schaffer函数
Griewank函数
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题名
基于多策略改进的遗传算法在配电网规划中的应用
被引量：
20
1
作者
王海军
董颖华
机构
南京铁道职业技术学院
中国电力科学研究院有限公司
出处
《电网与清洁能源》
北大核心
2021年第11期47-54,共8页
基金
国家重点研发计划资助项目(2018YFB1500902)
江苏省轨道交通控制工程技术研究开发中心2020年度开放基金项目(KFJ2009)。
文摘
针对电力电子化配电网规划复杂的优化问题,提出一种基于多策略改进的多目标遗传算法(简称遗传算法)。将遗传算法与配电网规划进行有效结合,研究了遗传算法在规划方案中的染色体组编码方式;对遗传算法进行具有针对性的多策略改进,涉及种群选择、交叉与变异算子以及自适应遗传算子的改进;通过种群修复提高算法的搜索能力,使染色体的决策变量在满足约束的同时,确保种群多样性启发式地进化为规划问题的最优解。通过Schaffer函数与Griewank函数对基于多策略改进的遗传算法进行性能测试,并对其组成内容、搜索特点与搜索寻优的过程分别进行了分析和讨论。结果表明,基于多策略改进的遗传算法在搜索精度与计算效率方面具有较大优势,对于配电网规划优化具有重要价值。
关键词
电力电子配电网规划
遗传算法
多策略改进
Schaffer函数
Griewank函数
Keywords
power electronic distribution network planning(PEDNP)
genetic algorithm
multiple-strategies improvement
Schaffer function
Griewank function
分类号
TM715 [电气工程—电力系统及自动化]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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1
基于多策略改进的遗传算法在配电网规划中的应用
王海军
董颖华
《电网与清洁能源》
北大核心
2021
20
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