改进型遗传算法在滤波器优化设计中的应用

作     者：宋微浪 蔡金锭 孙轶群 江修波 SONG Weilang;CAI Jinding;SUN Yiqun;JIANG Xiubo

作者机构：福州大学电气工程与自动化学院福建福州350108 福建省电力有限公司福建福州350002 

出 版 物：《电力自动化设备》 (Electric Power Automation Equipment)

年 卷 期：2010年第30卷第6期

页      码：83-86页

摘      要：提出一种引入神经网络函数的自适应遗传算法,并将其应用到电力系统滤波器优化配置,致力于解决电网谐波污染问题。根据工程实际情况,建立滤波器的简化模型,以滤波器投资最少为目标函数,以各节点谐波电压指标作为约束条件,采用改进的遗传算法进行寻优,最终实现有源电力滤波器的最优安装地点、安装个数和参数的优化选择。通过对IEEE实例计算与仿真分析,充分论证了所提出的改进算法及模型是正确而可行的。

主 题 词：电力系统 改进遗传算法 有源电力滤波器 优化配置 神经网络函数 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 080902[080902] 0809[工学-计算机类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.3969/j.issn.1006-6047.2010.06.019

馆 藏 号：203472136...