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快速负荷波动下支持最优潮流的进化型多任务处理架构（英文）
1
作者
L. P. M. I. Sampath
Abhishek Gupta
+1 位作者
Yew-Soon Ong
H. B. Gooi
《南方电网技术》
北大核心
2017年第10期103-114,共12页
电力系统运行规划主要使用以小时为单位运行的机组组合。目前,可再生能源在用户侧的渗透率越来越高,导致电力系统负荷产生巨大波动。因此,为了维持电力系统运行的经济性和安全需求、确保电力供应的可靠性,我们有必要进行以小时为间隔的...
电力系统运行规划主要使用以小时为单位运行的机组组合。目前,可再生能源在用户侧的渗透率越来越高,导致电力系统负荷产生巨大波动。因此,为了维持电力系统运行的经济性和安全需求、确保电力供应的可靠性,我们有必要进行以小时为间隔的最优潮流计算,并且考虑各种可能情况。传统的元启发法比较适合解决最优潮流问题,但是由于耗时太长,实际上并不实用。为此,本文提出了一种进化型多任务处理架构,根据不同负荷需求并行处理多个最优潮流问题。仿真结果表明该架构极大地提升了进化算法在最优潮流问题的利用率,与正统进化算法相比具有更快的计算速度。
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关键词
进化
算法
进化型多任务处理
元启发
最优潮流
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题名
快速负荷波动下支持最优潮流的进化型多任务处理架构（英文）
1
作者
L. P. M. I. Sampath
Abhishek Gupta
Yew-Soon Ong
H. B. Gooi
机构
南洋理工大学跨学科研究生学院
南洋理工大学计算机科学与工程学院
南洋理工大学电机与电子工程学院
出处
《南方电网技术》
北大核心
2017年第10期103-114,共12页
基金
funded by the International Center of Energy Research (ICER)
文摘
电力系统运行规划主要使用以小时为单位运行的机组组合。目前,可再生能源在用户侧的渗透率越来越高,导致电力系统负荷产生巨大波动。因此,为了维持电力系统运行的经济性和安全需求、确保电力供应的可靠性,我们有必要进行以小时为间隔的最优潮流计算,并且考虑各种可能情况。传统的元启发法比较适合解决最优潮流问题,但是由于耗时太长,实际上并不实用。为此,本文提出了一种进化型多任务处理架构,根据不同负荷需求并行处理多个最优潮流问题。仿真结果表明该架构极大地提升了进化算法在最优潮流问题的利用率,与正统进化算法相比具有更快的计算速度。
关键词
进化
算法
进化型多任务处理
元启发
最优潮流
Keywords
evolutionary algorithms
evolutionary multitasking
meta-heuristics
optimal power flow
分类号
TM732 [电气工程—电力系统及自动化]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
快速负荷波动下支持最优潮流的进化型多任务处理架构（英文）
L. P. M. I. Sampath
Abhishek Gupta
Yew-Soon Ong
H. B. Gooi
《南方电网技术》
北大核心
2017
0
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