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基于改进自适应遗传算法的PMU优化配置
被引量：
39
1
作者
徐岩
郅静
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2015年第2期55-62,共8页
为了利用最少数目的相量测量单元(PMU)保证电力系统在正常运行时和线路N?-1故障时都能完全可观,提出一种基于改进自适应遗传算法(IAGA)的PMU优化配置方法。将PMU配置分为两个阶段:第一阶段以PMU安装数目最少和正常运行时系统完全可观为...
为了利用最少数目的相量测量单元(PMU)保证电力系统在正常运行时和线路N?-1故障时都能完全可观,提出一种基于改进自适应遗传算法(IAGA)的PMU优化配置方法。将PMU配置分为两个阶段:第一阶段以PMU安装数目最少和正常运行时系统完全可观为目标配置PMU;第二阶段在已有配置结果的基础上继续安装PMU,以保证线路N-1故障时系统仍完全可观。修改IAGA中交叉概率和变异概率的计算公式,克服了当群体最大适应度值与平均适应度值相等时进化停滞的缺点,优化了进化过程,同时方便了数学计算;对每一代个体进行防早熟操作,消除了由交叉运算和变异运算的偶然性及随机性导致的进化早熟。算例分析结果表明,该方法在PMU配置数目、配置方案种类、收敛性及实用性上有显著优势,证明了该方法的正确性和优越性。
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关键词
电力系统
相量测量单元(PMU)
遗传算法
防早熟操作
N-1故障
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职称材料
题名
基于改进自适应遗传算法的PMU优化配置
被引量：
39
1
作者
徐岩
郅静
机构
新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学)
出处
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2015年第2期55-62,共8页
文摘
为了利用最少数目的相量测量单元(PMU)保证电力系统在正常运行时和线路N?-1故障时都能完全可观,提出一种基于改进自适应遗传算法(IAGA)的PMU优化配置方法。将PMU配置分为两个阶段:第一阶段以PMU安装数目最少和正常运行时系统完全可观为目标配置PMU;第二阶段在已有配置结果的基础上继续安装PMU,以保证线路N-1故障时系统仍完全可观。修改IAGA中交叉概率和变异概率的计算公式,克服了当群体最大适应度值与平均适应度值相等时进化停滞的缺点,优化了进化过程,同时方便了数学计算;对每一代个体进行防早熟操作,消除了由交叉运算和变异运算的偶然性及随机性导致的进化早熟。算例分析结果表明,该方法在PMU配置数目、配置方案种类、收敛性及实用性上有显著优势,证明了该方法的正确性和优越性。
关键词
电力系统
相量测量单元(PMU)
遗传算法
防早熟操作
N-1故障
Keywords
power system
genetic algorithm
preventing premature operation
N-1 fault
分类号
TM73 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进自适应遗传算法的PMU优化配置
徐岩
郅静
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2015
39
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