基于模拟退火混合遗传算法的电力系统相量测量装置优化配置

被引：19

作者：

兰华 ^{[1
]}

万旺经 ^{[1
]}

王韵然 ^{[2
]}

李昕俊 ^{[3
]}

机构：

[1] 东北电力大学电气工程学院

[2] 北京交通大学机械与电子控制工程学院

[3] 杭州富阳供电局

来源：

电网技术 | 2007年 / S2期

关键词：

模拟退火遗传算法; 相量测量单元(PMU); 电力系统状态估计; 优化配置;

D O I：

10.13335/j.1000-3673.pst.2007.s2.073

中图分类号：

TP18 [人工智能理论]; TM76 [电力系统的自动化];

学科分类号：

080802 [电力系统及其自动化]; 140502 [人工智能];

摘要：

针对确定配置同步相量测量单元(phasor measurement units,PMU)的最小数和最佳位置以达到最大网络结构可观测性的PMU最优配置问题,提出了模拟退火遗传算法。该算法对常规遗传算法会出现早熟现象、局部寻优能力较差等缺点,在遗传算法中融入模拟退火算法算子,实现了模拟退火的良好局部搜索能力与遗传算法的全局搜索能力的结合。将该算法应用于优化PMU安装地点选择,实现了安装点最少,而整个系统可观的目标。IEEE14节点系统和新英格兰39节点算例系统对所提方法进行了验证。

引用

页码：114 / 117

页数：4

共 9 条

[1]

电力系统状态估计若干问题的研究 [D].