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基于分布式协同粒子群优化算法的电力系统无功优化
被引量：
68
1
作者
赵波
郭创新
+1 位作者
张鹏翔
曹一家
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2005年第21期1-7,共7页
该文提出一种新颖的用于求解无功优化问题的分布式协同粒子群优化算法。考虑到大规模电力系统集中优化难度较大,采用分层控制中的分解-协调思想将大系统分解成若干个独立的子系统,有效地降低求解问题的复杂度,并采用混合策略在各子系统...
该文提出一种新颖的用于求解无功优化问题的分布式协同粒子群优化算法。考虑到大规模电力系统集中优化难度较大,采用分层控制中的分解-协调思想将大系统分解成若干个独立的子系统,有效地降低求解问题的复杂度,并采用混合策略在各子系统间进行协同进化。此外,子系统的无功优化采用了一种改进的粒子群优化算法,考虑了更多粒子的信息,能有效地提高算法的收敛精度和计算效率。对4个不同大小规模的系统进行的仿真计算结果表明该文提出的方法能够获得高质量的解,并且计算时间短,效率高,适合求解大规模电力系统的无功优化问题。
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关键词
电力系统
分解-协调理论
改进粒子群优化算法
无功优化
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职称材料
基于模糊粗糙集和神经网络的短期负荷预测方法
被引量：
53
2
作者
王志勇
郭创新
曹一家
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2005年第19期7-11,共5页
针对采用神经网络进行电力系统短期负荷预测时其网络输入变量的选择是影响预测效果的关键问题,该文提出使用模糊粗糙集理论解决这一问题:对采集到的信息进行特征提取、形成决策表:利用模糊粗糙集理论进行属性约简、去除冗余信息:用得到...
针对采用神经网络进行电力系统短期负荷预测时其网络输入变量的选择是影响预测效果的关键问题,该文提出使用模糊粗糙集理论解决这一问题:对采集到的信息进行特征提取、形成决策表:利用模糊粗糙集理论进行属性约简、去除冗余信息:用得到的属性作为BP网络的输入进行训练预测。该方法既全面考虑了影响负荷预测的历史时间序列、气象等各种因素,为合理地选择神经网络的输入变量提供了一种新的方法,又避免了由于输入变量过多而导致神经网络拓扑结构复杂、训练时间长等不足。计算实例表明,文中提出的方法是有效且可行的。
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关键词
电力系统
短期负荷预测
模糊粗糙集
输入变量选择
神经网络
数据挖掘
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职称材料
一种考虑安全的移动机器人矢量场路径规划算法
被引量：
2
3
作者
邹细勇
诸静
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003年第14期1205-1208,共4页
提出了一种考虑安全的移动机器人矢量场路径规划算法 ,环境的矢量场模型体现了路径对安全的不同要求。通过调节模型参数可以规划得到安全和长度两个标准下的满意路径 ,此路径既不会太接近障碍 ,也不会太长。所提出模型计算简单 ,计算量...
提出了一种考虑安全的移动机器人矢量场路径规划算法 ,环境的矢量场模型体现了路径对安全的不同要求。通过调节模型参数可以规划得到安全和长度两个标准下的满意路径 ,此路径既不会太接近障碍 ,也不会太长。所提出模型计算简单 ,计算量与运动空间障碍的个数成正比。算法鲁棒性强 ,除了固定环境 ,还适合用来进行动态环境下的路径规划。
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关键词
矢量场模型
路径安全
路径规划
移动机器人
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职称材料
题名
基于分布式协同粒子群优化算法的电力系统无功优化
被引量：
68
1
作者
赵波
郭创新
张鹏翔
曹一家
机构
浙江大学电气工程学院工业控制技术国家重点实验室
出处
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2005年第21期1-7,共7页
基金
国家自然科学基金创新群体项目(60421002)国家杰出青年科学基金(60225006)。~~
文摘
该文提出一种新颖的用于求解无功优化问题的分布式协同粒子群优化算法。考虑到大规模电力系统集中优化难度较大,采用分层控制中的分解-协调思想将大系统分解成若干个独立的子系统,有效地降低求解问题的复杂度,并采用混合策略在各子系统间进行协同进化。此外,子系统的无功优化采用了一种改进的粒子群优化算法,考虑了更多粒子的信息,能有效地提高算法的收敛精度和计算效率。对4个不同大小规模的系统进行的仿真计算结果表明该文提出的方法能够获得高质量的解,并且计算时间短,效率高,适合求解大规模电力系统的无功优化问题。
关键词
电力系统
分解-协调理论
改进粒子群优化算法
无功优化
Keywords
Power system
Decomposition-coordination theory
Improved particle swarm optimization
Reactive power optimization
分类号
TM712 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于模糊粗糙集和神经网络的短期负荷预测方法
被引量：
53
2
作者
王志勇
郭创新
曹一家
机构
浙江大学电气工程学院工业控制技术国家重点实验室
出处
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2005年第19期7-11,共5页
基金
国家自然科学基金创新群体项目(60421002)高等学校博士点基金资助项目(20030335003)。~~
文摘
针对采用神经网络进行电力系统短期负荷预测时其网络输入变量的选择是影响预测效果的关键问题,该文提出使用模糊粗糙集理论解决这一问题:对采集到的信息进行特征提取、形成决策表:利用模糊粗糙集理论进行属性约简、去除冗余信息:用得到的属性作为BP网络的输入进行训练预测。该方法既全面考虑了影响负荷预测的历史时间序列、气象等各种因素,为合理地选择神经网络的输入变量提供了一种新的方法,又避免了由于输入变量过多而导致神经网络拓扑结构复杂、训练时间长等不足。计算实例表明,文中提出的方法是有效且可行的。
关键词
电力系统
短期负荷预测
模糊粗糙集
输入变量选择
神经网络
数据挖掘
Keywords
Power system
Short-term load forecasting
Fuzzy-rough sets
Input variable selection
Neural network
Data mining
分类号
TM76 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
一种考虑安全的移动机器人矢量场路径规划算法
被引量：
2
3
作者
邹细勇
诸静
机构
浙江大学电气工程学院工业控制技术国家重点实验室
出处
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003年第14期1205-1208,共4页
文摘
提出了一种考虑安全的移动机器人矢量场路径规划算法 ,环境的矢量场模型体现了路径对安全的不同要求。通过调节模型参数可以规划得到安全和长度两个标准下的满意路径 ,此路径既不会太接近障碍 ,也不会太长。所提出模型计算简单 ,计算量与运动空间障碍的个数成正比。算法鲁棒性强 ,除了固定环境 ,还适合用来进行动态环境下的路径规划。
关键词
矢量场模型
路径安全
路径规划
移动机器人
Keywords
vector field model path safety path planning mobile robot
分类号
TP13 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP24 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于分布式协同粒子群优化算法的电力系统无功优化
赵波
郭创新
张鹏翔
曹一家
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2005
68
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于模糊粗糙集和神经网络的短期负荷预测方法
王志勇
郭创新
曹一家
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2005
53
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
一种考虑安全的移动机器人矢量场路径规划算法
邹细勇
诸静
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003
2
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职称材料
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