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- [9] CHAOTIC SIMULATED ANNEALING BY A NEURAL-NETWORK MODEL WITH TRANSIENT CHAOS[J]. NEURAL NETWORKS, 1995, 8 (06) : 915 - 930CHEN, LNAIHARA, K
基于改进遗传算法的配电网动态无功优化
被引：6
作者：
何禹清
彭建春
文明
潘俊涛
机构：
[1] 湖南大学电气与信息工程学院
关键词：
电力系统;
配电网;
无功优化;
遗传算法;
混沌;
D O I：
暂无
中图分类号：
TM714.3 [系统中能量损失的降低及无功功率的补偿];
学科分类号：
摘要：
综合混沌变异的泛化能力和邻域搜索的局部寻优能力,实现配电网动态无功优化问题的快速求解.利用混沌神经元的输入输出特性建立变异算子与种群多样性测度的自适应关系,实现种群多样性的动态调节,提出基于优秀个体特征信息的邻域搜索,实现局部寻优.在编码过程中,结合配电网动态无功优化的特点提出一种由投运组数和投运时间构成的两段式整数编码方式,缩短了染色体长度、消除了不可行码.IEEE69配电网算例结果表明本文方法在全局收敛性以及克服早熟等方面具有优势.
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