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题名基于量子差分进化算法的分布式电源协调优化调度
被引量：18
- 1
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作者
刘自发
刘刚
刘幸
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机构
华北电力大学电气与电子工程学院
榆林市供电公司
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出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2013年第7期1922-1928,共7页
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文摘
针对计及需求响应计划的分布式电源系统经济运行问题,建立了一种考虑燃料费用和运行管理费用、电网交互费用、可中断负荷停运补偿费用和需求侧电费支出费用等的综合优化数学模型。同时为实现能量的有效互动,优化模型中加入了需求响应模型。提出一种量子差分进化算法对优化模型进行求解。该算法基于差分进化思想,采用量子计算中的并行、坍缩等特性,并在选择策略中考虑量子位的概率特性,具有较强的鲁棒性和全局搜索能力。通过算例分析证明文中提出的模型和算法科学、有效。
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关键词
分布式电源
需求响应
实时电价
能量交互
量子差分进化算法
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Keywords
distribution generation
demand response
real-time price
energy interactive
quantum differential evolution algorithm
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分类号
TM731
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名一种实数编码的量子差分进化算法
被引量：6
- 2
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作者
陈晓峰
杨广明
黄明
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机构
东北大学软件学院
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2013年第5期1141-1146,共6页
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基金
高等学校博士学科点专项科研基金项目(20110042120027)资助
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文摘
量子进化方法是受量子计算思想的启发而产生的一种新型的高效算法,在计算效率和避免陷入局部极值问题上有着卓越的成效.因此,量子机制与智能优化算法的组合,将进一步扩展智能优化算法的应用领域,提高优化算法解决问题的能力.为此,将量子计算引入到差分进化算法中,提出一种新型的进化算法—量子差分进化算法.该方法将量子比特的概率幅表示应用于染色体的实数编码,用量子变异、量子交叉、量子选择操作实现染色体位置的更新,用量子非门进行量子位两个概率幅互换,能在防止算法早熟的同时使算法更快收敛.并分别以函数极值和TSP问题为例进行了仿真,验证了算法的有效性.
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关键词
量子计算
量子差分进化
函数优化
TSP
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Keywords
quantum computation
quantum differential evolution
function optimization
TSP
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于量子差分进化算法的电力系统无功优化
被引量：18
- 3
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作者
马玲
于青
刘刚
王泽黎
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机构
陕西省地方电力有限公司渭南供电分公司
山东电力工程咨询院有限公司
华北电力大学电气与电子工程学院
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出处
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2013年第17期39-43,共5页
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文摘
以系统有功网损最小为目标,建立了一种电力系统无功优化数学模型,并提出了一种基于量子差分进化算法的电力系统无功优化方法。该算法采用量子计算中的并行、坍缩等特性,增强了对解空间的遍历能力;同时在传统选择策略的基础上加入了量子计算的概率表达特性,有效地避免了算法的早熟现象。对IEEE-30节点测试系统进行仿真分析,并将优化结果与传统差分进化算法和粒子群优化算法进行对比分析,结果表明量子差分进化算法在解决系统无功优化问题上更科学、更有效。
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关键词
无功优化
电压控制
量子差分进化算法
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Keywords
reactive power optimization
voltage control
quantum differential evolution algorithm
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分类号
TM714.2
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名量子衍生差分进化算法的设计与实现
被引量：4
- 4
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作者
刘显德
李盼池
杨淑云
潘俊辉
肖红
曹茂俊
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机构
东北石油大学计算机与信息技术学院
东北石油大学学生工作处
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出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2014年第6期623-633,共11页
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基金
黑龙江省教育厅科学技术研究项目(12541059)
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文摘
为提高差分进化算法的优化性能,从研究差分进化算法的实现机制入手,提出将差分策略与量子比特在Bloch球面的绕轴旋转相融合的新思想。个体采用基于Bloch球面描述的量子比特编码,采用差分策略计算当前个体上量子比特的旋转角度,采用向量积理论构造旋转轴,采用泡利矩阵构造旋转矩阵,以当前最优个体上相应量子比特为目标,在Bloch球面上沿旋转轴向目标比特旋转。采用Hadamard门实现个体变异。函数极小值优化的仿真结果表明,所提方法单步迭代的平均时间约为普通差分进化算法的13倍。当限定步数相同时,优化结果约为普通差分进化算法的0.3倍,当运行时间相同时,优化结果约为普通差分进化算法的0.4倍。从而表明所提算法计算效率降低,但寻优能力明显提高,整体优化性能优于原算法。
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关键词
量子计算
量子比特编码
Bloch球面搜索
量子差分进化
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Keywords
quantum computation
quantum bit encoding
Bloch spherical search
quantum differential evolution
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名含风电电力系统机组组合的量子离散差分进化方法
被引量：9
- 5
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作者
张南阳
熊国江
陈锦龙
姚刚
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机构
贵州大学电气工程学院
贵州电网有限责任公司电力调度控制中心
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出处
《电网与清洁能源》
北大核心
2022年第1期89-96,共8页
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基金
国家自然科学基金(51867005)
贵州省教育厅青年科技人才成长项目(黔教合KY字[2018]108)。
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文摘
风电具有天然的不可控性和随机性,大量并网给电力系统调度计划带来困难,在电力系统日前机组组合计划中计及风电出力的不确定性,有利于提高电力系统优化运行的精细度。文中通过系统旋转备用将风电出力的预测误差纳入机组组合的数学模型中,为求解含风电的机组组合问题,设计了双层求解方法,外层采用量子离散差分进化法优化传统火电机组的启停状态,内层采用二次规划法优化求解负荷分配的经济调度问题,以提高算法的求解精度。最后通过10机系统算例仿真,验证了文中算法的有效性。情景仿真得出在电力系统日前机组组合阶段中考虑风电出力的波动性和预测误差,可以提高电力系统供电可靠性,也为电力系统运行节省了费用,但随着风电出力预测误差的最大,系统所需旋转备用也会变化,使得发电费用也会增加。
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关键词
风电
电力系统
机组组合
量子离散差分进化
经济调度
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Keywords
wind power
power system
unit commitment
quantum discrete differential evolution
economic dispatch
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分类号
TM73
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名动态需求低碳开放式选址—路径问题
被引量：8
- 6
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作者
蒋海青
赵燕伟
徐兆军
柳青
张景玲
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机构
中国计量大学现代科技学院
浙江工业大学特种装备制造与先进加工技术教育部重点实验室
浙江西子重工机械有限公司
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出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2020年第1期202-212,共11页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61572438)
浙江省自然科学基金资助项目(LQ15G010005,Y19F030052)~~
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文摘
针对需求动态变化对选址及配送路径碳排放的影响,提出了预优化和实时优化的两阶段选址—路径问题,建立了相应的低碳动态需求开放式选址—路径模型,设计了四阶段混合量子差分进化算法进行求解。通过构造最优差分变异策略,并将其与动态量子旋转门及贪婪量子选择方式相结合进行解的更新及改善。仿真实验结果表明碳排放量与需求正相关,采用实时响应策略使目标成本降低15.05%;与其他3种算法相比,所提算法具有较好的搜索能力,能满足实时调度的要求。
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关键词
选址—路径问题
低碳
动态需求
量子差分进化算法
物流配送
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Keywords
location-routing problem
dynamic demand
low carbon
quantum differential evolution algorithm
logistics distribution
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分类号
F224
[经济管理—国民经济]
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名电力市场下风电电力系统旋转备用风险-成本模型
被引量：8
- 7
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作者
刘怡君
夏晨杰
关惠方
杨永鹏
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机构
国网成都供电公司
国网四川省电力公司天府新区供电公司新城客户服务分中心
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出处
《电力工程技术》
2019年第1期42-48,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51477105)
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文摘
为了量化风电出力的随机性和波动性对电力系统备用容量的影响,利用条件风险价值方法,在电力市场环境下构建了包含了常规机组的运行成本、排污成本、期望停电成本、旋转备用成本在内的风电电力系统旋转备用的风险-成本模型,在Matlab环境下利用量子差分进化算法对模型进行求解,通过仿真分析了量子差分进化算法的优势、不同风险水平对系统上下旋转备用容量的影响,以及不同置信度下系统总的运行成本和条件风险值,得出了风险水平越高(对风电的态度愈保守),系统的上下旋转备用越小,而系统的上下旋转备用容量的置信度增加,系统总的运行成本和CVa R值则降低的结论。
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关键词
风电
条件风险价值
旋转备用
量子差分进化算法
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Keywords
wind power
conditional value at risk
spinning reserve
quantum inspired and differential evolution algorithm
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分类号
TM60
[电气工程—电力系统及自动化]
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