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改进的分布估计算法在配网重构中的应用
被引量：
5
1
作者
孙涛
朱生鸿
+1 位作者
李玥
王大江
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2014年第6期54-59,共6页
为找到一种快速有效的配电网重构算法,提出了一种结合贝叶斯统计推断理论和分布估计思想的混合算法,利用这种算法进行配电网络的优化调整。通过贝叶斯推断理论建立分布估计算法的概率模型,用先验分布和条件分布模型产生后验概率模型,用...
为找到一种快速有效的配电网重构算法,提出了一种结合贝叶斯统计推断理论和分布估计思想的混合算法,利用这种算法进行配电网络的优化调整。通过贝叶斯推断理论建立分布估计算法的概率模型,用先验分布和条件分布模型产生后验概率模型,用后验概率代替先验概率采样产生新个体组成优势群体,再用优势群体中的个体信息更新各概率模型,用更新后的后验概率不断采样直到寻到最优解。最后,通过和单纯分布估计算法及免疫二进制粒子群算法的重构结果相比较证明了这种混合算法的快速、有效。
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关键词
分布估计
贝叶斯推理
配电网重构
后验概率
免疫二进制粒子群
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职称材料
题名
改进的分布估计算法在配网重构中的应用
被引量：
5
1
作者
孙涛
朱生鸿
李玥
王大江
机构
甘肃省
电力
科学研究院设备状态评价中心
甘肃省电力公司检修公司兰州分部
华北
电力
大学电气与电子工程学院
出处
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2014年第6期54-59,共6页
文摘
为找到一种快速有效的配电网重构算法,提出了一种结合贝叶斯统计推断理论和分布估计思想的混合算法,利用这种算法进行配电网络的优化调整。通过贝叶斯推断理论建立分布估计算法的概率模型,用先验分布和条件分布模型产生后验概率模型,用后验概率代替先验概率采样产生新个体组成优势群体,再用优势群体中的个体信息更新各概率模型,用更新后的后验概率不断采样直到寻到最优解。最后,通过和单纯分布估计算法及免疫二进制粒子群算法的重构结果相比较证明了这种混合算法的快速、有效。
关键词
分布估计
贝叶斯推理
配电网重构
后验概率
免疫二进制粒子群
Keywords
estimation of distribution
Bayesian inference
distribution network reconfiguration
posterior probability
immune binary particle swarm
分类号
TM744 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进的分布估计算法在配网重构中的应用
孙涛
朱生鸿
李玥
王大江
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2014
5
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