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更新日期: 2025-05-25

基于改進(jìn)螢火蟲算法的電力系統(tǒng)優(yōu)化潮流仿真研究

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基于改進(jìn)螢火蟲算法的電力系統(tǒng)優(yōu)化潮流仿真研究 4.3

針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)螢火蟲算法(Firefly Algorithm,FA)在求解電力系統(tǒng)優(yōu)化潮流(OPF)問題上出現(xiàn)的早熟收斂和求解精度不高等問題,引入混沌優(yōu)化和萊維飛行,形成了混沌萊維螢火蟲優(yōu)化算法(Chaotic Lévy Flightfirely Algorithm,CLFA).對(duì)改進(jìn)的CLFA算法進(jìn)行了推導(dǎo)與分析,并將FA和CLFA兩種算法對(duì)IEEE30節(jié)點(diǎn)測(cè)試系統(tǒng)進(jìn)行電力系統(tǒng)優(yōu)化潮流仿真,用實(shí)驗(yàn)證實(shí)算法的有效性.仿真結(jié)果表明:改進(jìn)后的CLFA算法避免了早熟收斂,增強(qiáng)了局部搜索能力,提高了求解精度.算法的改進(jìn)方式具有良好的創(chuàng)新性,學(xué)生可以自行開發(fā)不同的改進(jìn)方式,改進(jìn)后的算法更有利于進(jìn)行后續(xù)的電力系統(tǒng)優(yōu)化潮流問題研究.

基于改進(jìn)螢火蟲算法優(yōu)化ELM的電力電容器故障診斷

基于改進(jìn)螢火蟲算法優(yōu)化ELM的電力電容器故障診斷

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針對(duì)elm分類預(yù)測(cè)的結(jié)果易受其初始輸入權(quán)值和閥值的影響,提出了一種改進(jìn)螢火蟲算法優(yōu)化elm的電力電容器故障診斷模型。選擇電力電容器故障診斷的準(zhǔn)確率為適應(yīng)度,通過ifa優(yōu)化elm的初始輸入權(quán)值和閾值,實(shí)現(xiàn)電力電容器故障自適應(yīng)診斷。研究結(jié)果表明,與其他算法比較可知,ifa_elm可以有效提高電力電容器故障診斷的準(zhǔn)確率和降低誤判率,為電力電容器故障診斷提供新的方法和途徑。

基于改進(jìn)螢火蟲算法的梯級(jí)水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度研究

基于改進(jìn)螢火蟲算法的梯級(jí)水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度研究

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梯級(jí)水電站水庫(kù)群聯(lián)合調(diào)度問題具有復(fù)雜的約束條件,受到發(fā)電、供水、防洪等目標(biāo)的制約。作為多目標(biāo)非線性優(yōu)化調(diào)度問題,為了解決傳統(tǒng)算法中存在結(jié)果受初值參數(shù)影響較大、容易陷入局部最優(yōu)解、收斂速度不理想等問題,首次嘗試將螢火蟲算法引入梯級(jí)水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度研究中。在傳統(tǒng)螢火蟲算法模仿自然界螢火蟲捕食求偶行為的基礎(chǔ)上,對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化與改進(jìn),引入目標(biāo)空間中解的pareto支配關(guān)系比較螢火蟲熒光亮度,比較其優(yōu)化解,采用輪盤賭法確定螢火蟲每次更新過程中的移動(dòng)路徑,利用精英保留策略建立多目標(biāo)螢火蟲模型。通過典型的梯級(jí)水電站進(jìn)行仿真計(jì)算,研究結(jié)果表明,改進(jìn)的多目標(biāo)螢火蟲算法在優(yōu)化過程中具有較強(qiáng)的尋優(yōu)能力,能更好地進(jìn)行全局搜索和局部搜索,計(jì)算過程中具有良好的穩(wěn)定性,并且計(jì)算效率較高,優(yōu)于遺傳算法(ga)、粒子群算法(pso)和蟻群算法(aco),為多階段、多約束的梯級(jí)水電站水庫(kù)群中長(zhǎng)期優(yōu)化調(diào)度問題提供了新的途徑和新方法。

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澳洲的螢火蟲之旅 澳洲的螢火蟲之旅 澳洲的螢火蟲之旅

澳洲的螢火蟲之旅

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澳洲的螢火蟲之旅 4.7

澳洲的螢火蟲之旅

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基于改進(jìn)的LDW粒子群算法的風(fēng)-火電力系統(tǒng)聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度策略 基于改進(jìn)的LDW粒子群算法的風(fēng)-火電力系統(tǒng)聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度策略 基于改進(jìn)的LDW粒子群算法的風(fēng)-火電力系統(tǒng)聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度策略

基于改進(jìn)的LDW粒子群算法的風(fēng)-火電力系統(tǒng)聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度策略

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基于改進(jìn)的LDW粒子群算法的風(fēng)-火電力系統(tǒng)聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度策略 4.8

風(fēng)一火電力系統(tǒng)聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度是一個(gè)極其復(fù)雜的np問題,不易求解。,改進(jìn)粒子群算法,并將其應(yīng)用于風(fēng)一火電力系統(tǒng)聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度,提出了一種改進(jìn)的慣性權(quán)重線性遞減的粒子群算法。針對(duì)粒子群算法容易局部收斂的缺陷,、首先,本文在慣性權(quán)重線性遞減(ldw)的基礎(chǔ)上,加入常數(shù)擾動(dòng),使慣性權(quán)重大幅增大,以便于跳出局部搜索,進(jìn)行全局搜索,從而防止局部收斂;其次,為盡可能的避免粒子群算法出現(xiàn)粒子高度聚集在最優(yōu)粒子的周圍的情況,使得粒子趨于相同以致于大大損失粒子群的多樣性,一定概率的自適應(yīng)的改變慣性權(quán)重并混入隨機(jī)個(gè)體,以便于更好的保持種群多樣性、、最后,在matlab2010agui平臺(tái)下采用幾種不同的粒子群算法進(jìn)行仿真試驗(yàn)。仿真結(jié)果表明,在相同條件下改進(jìn)的粒子群算法能夠?qū)さ礁_的解。

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改進(jìn)螢火蟲算法的電力系統(tǒng)優(yōu)化潮流仿真研究熱門文檔

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基于改進(jìn)量子粒子群算法的電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度仿真研究 基于改進(jìn)量子粒子群算法的電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度仿真研究 基于改進(jìn)量子粒子群算法的電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度仿真研究

基于改進(jìn)量子粒子群算法的電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度仿真研究

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基于改進(jìn)量子粒子群算法的電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度仿真研究 4.6

針對(duì)水火電系統(tǒng)的多約束、時(shí)滯非線性特點(diǎn),建立了帶有梯級(jí)水電廠的電力系統(tǒng)模型,并采用量子粒子群(qpso)算法對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化求解。為了解決基本量子粒子群算法容易陷入局部最優(yōu)解的問題,提出了一種改進(jìn)量子粒子群(iqpso)算法。為了驗(yàn)證該算法的性能,運(yùn)用matlab編寫程序,利用典型的4水電3火電系統(tǒng)算例進(jìn)行仿真。算例表明,改進(jìn)的量子粒子群算法具有更好的收斂特性。

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基于PSAT的UPFC電力系統(tǒng)潮流建模與仿真 基于PSAT的UPFC電力系統(tǒng)潮流建模與仿真 基于PSAT的UPFC電力系統(tǒng)潮流建模與仿真

基于PSAT的UPFC電力系統(tǒng)潮流建模與仿真

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基于PSAT的UPFC電力系統(tǒng)潮流建模與仿真 4.7

相對(duì)于傳統(tǒng)的控制方法,統(tǒng)一潮流控制器(upfc)的靈活控制可以更好地提高電網(wǎng)穩(wěn)定性。為了能夠更加深入地研究計(jì)及upfc的電力系統(tǒng)潮流問題,采用在psat環(huán)境下進(jìn)行仿真分析。提出了一種改進(jìn)的功率注入模型進(jìn)行潮流計(jì)算,以電力系統(tǒng)穩(wěn)定性及電力市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)性求解最優(yōu)潮流。最后對(duì)ieee9節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)仿真,結(jié)果表明方法可行,采用psat分析具有較高的參考價(jià)值。

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電力系統(tǒng)機(jī)組組合問題的改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法

電力系統(tǒng)機(jī)組組合問題的改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法

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電力系統(tǒng)機(jī)組組合問題的改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法 4.3

電力系統(tǒng)機(jī)組組合問題的改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法

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基于并行小種群差分進(jìn)化算法的水火電力系統(tǒng)短期優(yōu)化調(diào)度 基于并行小種群差分進(jìn)化算法的水火電力系統(tǒng)短期優(yōu)化調(diào)度 基于并行小種群差分進(jìn)化算法的水火電力系統(tǒng)短期優(yōu)化調(diào)度

基于并行小種群差分進(jìn)化算法的水火電力系統(tǒng)短期優(yōu)化調(diào)度

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基于并行小種群差分進(jìn)化算法的水火電力系統(tǒng)短期優(yōu)化調(diào)度 4.7

為解決水火電力系統(tǒng)短期發(fā)電優(yōu)化調(diào)度中存在的問題,提出基于mpi平臺(tái)的并行小種群差分進(jìn)化算法。該算法將進(jìn)化種群分為若干個(gè)小種群(單個(gè)種群規(guī)模為3~10個(gè)),每個(gè)進(jìn)化種群由不同的cpu進(jìn)程獨(dú)立執(zhí)行差分進(jìn)化算法,并在種群間引入集合、分散操作以協(xié)調(diào)各小種群的尋優(yōu)過程;為降低小種群初始化和進(jìn)化過程中多樣性的損失,引入正交化初始化方法和種群重構(gòu)技術(shù);最后以典型案例驗(yàn)證了算法的有效性。結(jié)果表明,該方法在求解精度、收斂速度和求解耗時(shí)上均較有競(jìng)爭(zhēng)力。

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大用戶直購(gòu)電政策下風(fēng)電電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度 大用戶直購(gòu)電政策下風(fēng)電電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度 大用戶直購(gòu)電政策下風(fēng)電電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度

大用戶直購(gòu)電政策下風(fēng)電電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度

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大用戶直購(gòu)電政策下風(fēng)電電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度 4.5

2017年棄風(fēng)限電形勢(shì)大幅好轉(zhuǎn),當(dāng)前電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性和調(diào)度優(yōu)化需要重點(diǎn)加強(qiáng)風(fēng)電電力的控制。受制于電力系統(tǒng)用電峰谷的動(dòng)態(tài)變化,再加上風(fēng)電資源稟賦不確定性的限制,風(fēng)力發(fā)電難以進(jìn)行精確的預(yù)測(cè)和調(diào)度,此外,智能電網(wǎng)的廣泛運(yùn)用也一定程度上增加了電力系統(tǒng)復(fù)雜化程度,從而進(jìn)一步影響了電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行。伴隨大用戶購(gòu)電舉措的實(shí)施,目前在大用戶購(gòu)電對(duì)系統(tǒng)調(diào)度與運(yùn)行的影響仍屬于稀缺狀態(tài),因此亟需構(gòu)建大用戶直購(gòu)電政策下風(fēng)電電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度模型,探究直購(gòu)電對(duì)電力系統(tǒng)的影響以及最優(yōu)調(diào)度方式。本文以系統(tǒng)綜合運(yùn)行效益最優(yōu)為目標(biāo)建立了含大用戶直購(gòu)電的風(fēng)電電力系統(tǒng)調(diào)度模型,可為我國(guó)大用戶直購(gòu)電工作的開展提供借鑒思路。

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改進(jìn)螢火蟲算法的電力系統(tǒng)優(yōu)化潮流仿真研究精華文檔

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粒子群優(yōu)化算法在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用

粒子群優(yōu)化算法在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用

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粒子群優(yōu)化算法在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用 4.5

第28卷第19期電網(wǎng)技術(shù)vol.28no.19 2004年10月powersystemtechnologyoct.2004 文章編號(hào):1000-3673(2004)19-0014-06中圖分類號(hào):tm715文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:a學(xué)科代碼:470·4054 粒子群優(yōu)化算法在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用 袁曉輝1,王乘1,張勇傳1,袁艷斌2 (1.華中科技大學(xué),湖北省武漢市430074;2.武漢理工大學(xué),湖北省武漢市430071) asurveyonapplicationofparticleswarmoptimization toelectricpowersystems yuanxiao-hui1,wangcheng1,zhangyong-chuan1,yuanya

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粒子群優(yōu)化算法在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用

粒子群優(yōu)化算法在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用

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粒子群優(yōu)化算法在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用 4.5

隨著電力系統(tǒng)規(guī)模的日益擴(kuò)大和電力市場(chǎng)改革的實(shí)施,保證電力系統(tǒng)安全、經(jīng)濟(jì)、穩(wěn)定、可靠地運(yùn)行越來越重要。本文對(duì)pso算法在電力系統(tǒng)中應(yīng)用的研究現(xiàn)狀進(jìn)行了較為全面的總結(jié),主要包括在電網(wǎng)擴(kuò)展規(guī)劃、檢修計(jì)劃、機(jī)組組合、負(fù)荷經(jīng)濟(jì)分配、最優(yōu)潮流計(jì)算與無功優(yōu)化控制、諧波分析與電容器配置、網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)估計(jì)、參數(shù)辨識(shí)、優(yōu)化設(shè)計(jì)等方面的應(yīng)用研究成果。

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基于PMU的電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)算法研究 基于PMU的電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)算法研究 基于PMU的電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)算法研究

基于PMU的電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)算法研究

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基于PMU的電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)算法研究 4.4

本文針對(duì)pmu技術(shù)以及當(dāng)前wams和scada系統(tǒng)量測(cè)并存的現(xiàn)狀,研究基于pmu的狀態(tài)估計(jì)算法。首先在動(dòng)態(tài)估計(jì)中利用pmu量測(cè)進(jìn)行邊界協(xié)調(diào);然后利用濾波步得到的狀態(tài)變量值和pmu量測(cè)值進(jìn)行一次線性估計(jì),將非線性動(dòng)態(tài)估計(jì)和線性估計(jì)結(jié)合起來,最大限度利用了pmu數(shù)據(jù)。

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電力系統(tǒng)分析(2005-1)電力系統(tǒng)潮流計(jì)算

電力系統(tǒng)分析(2005-1)電力系統(tǒng)潮流計(jì)算

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電力系統(tǒng)分析(2005-1)電力系統(tǒng)潮流計(jì)算 4.5

電力系統(tǒng)分析(2005-1)電力系統(tǒng)潮流計(jì)算

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基于MFOA算法的電力系統(tǒng)無功優(yōu)化和補(bǔ)償控制研究 基于MFOA算法的電力系統(tǒng)無功優(yōu)化和補(bǔ)償控制研究 基于MFOA算法的電力系統(tǒng)無功優(yōu)化和補(bǔ)償控制研究

基于MFOA算法的電力系統(tǒng)無功優(yōu)化和補(bǔ)償控制研究

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基于MFOA算法的電力系統(tǒng)無功優(yōu)化和補(bǔ)償控制研究 4.6

基于使用優(yōu)化算法來計(jì)算果蠅,提出了一種修正算法研究,即無功優(yōu)化和控制算法。這些算法有利于降低電力系統(tǒng)的有功損耗。設(shè)β為修正因子,然后代入基礎(chǔ)的算法中對(duì)這個(gè)基礎(chǔ)的foa算法進(jìn)行修正和優(yōu)化,從而避免foa算法容易僅將焦點(diǎn)關(guān)注于局部而非整體。采用foa、pso、mfoa以及內(nèi)點(diǎn)法來研究ieee30節(jié)點(diǎn)系統(tǒng),通過研究對(duì)比發(fā)現(xiàn),mfoa相較于其他幾種算法,計(jì)算結(jié)果較為準(zhǔn)確,且收斂效率更高。

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改進(jìn)螢火蟲算法的電力系統(tǒng)優(yōu)化潮流仿真研究最新文檔

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電力系統(tǒng)原理——CH4潮流計(jì)算

電力系統(tǒng)原理——CH4潮流計(jì)算

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電力系統(tǒng)原理——CH4潮流計(jì)算 4.7

電力系統(tǒng)原理——CH4潮流計(jì)算

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電力系統(tǒng)分析潮流計(jì)算

電力系統(tǒng)分析潮流計(jì)算

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電力系統(tǒng)分析潮流計(jì)算 4.4

題目:電力系統(tǒng)分析潮流計(jì)算 初始條件:系統(tǒng)如圖所示 t1、t2sfl1-16000/110(121±2×2.5%)/6.3 t3sfl1-8000/110(110±5%)/6.3 t42×sfl1-16000/110(110±2×2.5%)/10.5 導(dǎo)線lgj-150 要求完成的主要任務(wù): 1、計(jì)算參數(shù),畫等值電路; 2、進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)潮流計(jì)算; 3、不滿足供電要求,進(jìn)行調(diào)壓計(jì)算。 時(shí)間安排: 熟悉設(shè)計(jì)任務(wù)5.27 收集相關(guān)資料5.28 選定設(shè)計(jì)原理5.29 計(jì)算分析及結(jié)果分析5.30--6.6 撰寫設(shè)計(jì)報(bào)告6.7 指導(dǎo)教師簽名:年月日 系主任(或責(zé)任教師)簽名:年月日 1 目錄 簡(jiǎn)述.............................................................2 1設(shè)計(jì)

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基于混合算法的電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)

基于混合算法的電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)

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基于混合算法的電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè) 4.6

電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)是電力系統(tǒng)中的一個(gè)重要的研究課題。對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和時(shí)間序列預(yù)測(cè)算法進(jìn)行加權(quán)融合,提出一種混合算法對(duì)eunite競(jìng)賽數(shù)據(jù)進(jìn)行了短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明負(fù)荷預(yù)測(cè)精度得到了很大的提升。

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改進(jìn)的BP算法在電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)中的應(yīng)用 改進(jìn)的BP算法在電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)中的應(yīng)用 改進(jìn)的BP算法在電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)中的應(yīng)用

改進(jìn)的BP算法在電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)中的應(yīng)用

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改進(jìn)的BP算法在電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)中的應(yīng)用 4.4

針對(duì)電力負(fù)荷短期預(yù)測(cè)問題,提出了一種基于相似日的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方法,分析傳統(tǒng)bp算法的不足,提出一種基于levenbery-marquardt優(yōu)化法的bp模型學(xué)習(xí)算法,在建立具體模型時(shí),對(duì)于24點(diǎn)負(fù)荷預(yù)測(cè),采用24個(gè)單輸出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來分別預(yù)測(cè)每天的整點(diǎn)負(fù)荷值,具有網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)較小,訓(xùn)練時(shí)間短的優(yōu)點(diǎn),考慮了不同類型的負(fù)荷差異,并對(duì)四川省電力公司某區(qū)一條線路的供電負(fù)荷進(jìn)行短期負(fù)荷預(yù)測(cè)仿真,仿真結(jié)果表明其具有較好的預(yù)測(cè)精度。

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電力系統(tǒng)潮流計(jì)算課程設(shè)計(jì)改革研究 電力系統(tǒng)潮流計(jì)算課程設(shè)計(jì)改革研究 電力系統(tǒng)潮流計(jì)算課程設(shè)計(jì)改革研究

電力系統(tǒng)潮流計(jì)算課程設(shè)計(jì)改革研究

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電力系統(tǒng)潮流計(jì)算課程設(shè)計(jì)改革研究 4.6

潮流計(jì)算是電力系統(tǒng)運(yùn)行、規(guī)劃、設(shè)計(jì)的基礎(chǔ),潮流計(jì)算的課程設(shè)計(jì)也是電力系統(tǒng)分析課程的重要內(nèi)容。本文提出了一條潮流計(jì)算課程設(shè)計(jì)改革的新框架,提出了潮流計(jì)算課程設(shè)計(jì)的培養(yǎng)目標(biāo),從基本訓(xùn)練、工程訓(xùn)練、理論分析三個(gè)層面制定了潮流計(jì)算課程設(shè)計(jì)的內(nèi)容,并制定了相關(guān)的考核要求。此次課程設(shè)計(jì)改革將為電氣工程及其自動(dòng)化專業(yè)的本科生了解潮流計(jì)算的工程背景,發(fā)現(xiàn)電網(wǎng)運(yùn)行中存在的薄弱環(huán)節(jié),掌握調(diào)整潮流提高電網(wǎng)運(yùn)行安全性的方法提供重要的支持。

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三角骨架差分進(jìn)化算法的電力系統(tǒng)無功優(yōu)化 三角骨架差分進(jìn)化算法的電力系統(tǒng)無功優(yōu)化 三角骨架差分進(jìn)化算法的電力系統(tǒng)無功優(yōu)化

三角骨架差分進(jìn)化算法的電力系統(tǒng)無功優(yōu)化

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三角骨架差分進(jìn)化算法的電力系統(tǒng)無功優(yōu)化 4.3

在無功優(yōu)化中通常是以減少線路中的有功網(wǎng)損、降低電網(wǎng)無功補(bǔ)償容量、提高電能質(zhì)量等方面為目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化。建立了以減少有功網(wǎng)損,降低電壓偏移以及提高電壓穩(wěn)定裕度的三目標(biāo)優(yōu)化模型。在傳統(tǒng)的差分進(jìn)化算法(differentialevolutionalgorithm)中,控制參數(shù)和差分變異策略在對(duì)待優(yōu)化解的問題較為敏感。為克服這一缺陷進(jìn)一步提出的一種具有自適應(yīng)參數(shù)的的差分進(jìn)化算法。首次引入全新的三角高斯變異方式,在樣本中隨機(jī)選出的三個(gè)不同的值取均值μ,標(biāo)準(zhǔn)差取任意兩差的絕對(duì)值的平均值為標(biāo)準(zhǔn)差δ進(jìn)行高斯分布。將其運(yùn)用于電力系統(tǒng)ieee-14節(jié)點(diǎn)的系統(tǒng)中進(jìn)行仿真,將傳統(tǒng)差分算法和粒子群算法與本算法進(jìn)行比較,驗(yàn)證本算法的優(yōu)越性與實(shí)用性。

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現(xiàn)代電力系統(tǒng)分析-潮流計(jì)算1

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現(xiàn)代電力系統(tǒng)分析-潮流計(jì)算1 4.5

現(xiàn)代電力系統(tǒng)分析-潮流計(jì)算1

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基于混沌量子粒子群算法的含風(fēng)電場(chǎng)電力系統(tǒng)實(shí)時(shí)調(diào)度 基于混沌量子粒子群算法的含風(fēng)電場(chǎng)電力系統(tǒng)實(shí)時(shí)調(diào)度 基于混沌量子粒子群算法的含風(fēng)電場(chǎng)電力系統(tǒng)實(shí)時(shí)調(diào)度

基于混沌量子粒子群算法的含風(fēng)電場(chǎng)電力系統(tǒng)實(shí)時(shí)調(diào)度

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基于混沌量子粒子群算法的含風(fēng)電場(chǎng)電力系統(tǒng)實(shí)時(shí)調(diào)度 4.4

分析了大規(guī)模風(fēng)電給電力系統(tǒng)實(shí)時(shí)調(diào)度所帶來的若干問題,依據(jù)節(jié)能減排原則,以消納風(fēng)電最大化和火電機(jī)組一次能源消耗最小化為雙重目標(biāo),建立了含大規(guī)模風(fēng)電的實(shí)時(shí)調(diào)度模型。在量子粒子群算法基礎(chǔ)上加入混沌初始化和混沌擾動(dòng),形成混沌量子粒子群優(yōu)化算法?;谛薷牡膇eee-118節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)進(jìn)行仿真計(jì)算,結(jié)果表明:建立的模型能在最大程度消納風(fēng)電的前提下,最大限度地減少一次能源消耗,達(dá)到節(jié)能減排的目的;采用的算法計(jì)算速度快、收斂性能好,滿足實(shí)時(shí)性的要求。

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電力系統(tǒng)過流保護(hù)講解

電力系統(tǒng)過流保護(hù)講解

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電力系統(tǒng)過流保護(hù)講解 4.7

電力系統(tǒng)過流保護(hù)講解

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電力系統(tǒng)潮流計(jì)算的比較方法與分析探究 電力系統(tǒng)潮流計(jì)算的比較方法與分析探究 電力系統(tǒng)潮流計(jì)算的比較方法與分析探究

電力系統(tǒng)潮流計(jì)算的比較方法與分析探究

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電力系統(tǒng)潮流計(jì)算的比較方法與分析探究 4.3

目前,電力系統(tǒng)的規(guī)模在日益擴(kuò)大,針對(duì)擴(kuò)大的電力系統(tǒng)規(guī)模,我們并不能僅僅運(yùn)用某種數(shù)學(xué)方法就能保證得出正確答案,所以,這就求電力系統(tǒng)研究人員進(jìn)行不斷的創(chuàng)新,從而研發(fā)出更具可信度的潮流計(jì)算方法。本文以c語(yǔ)言為依據(jù),編寫出牛頓--拉夫遜直角坐標(biāo)法、p—q分解法以及高斯一賽德爾法的潮流計(jì)算程序,并對(duì)這幾種潮流計(jì)算程序進(jìn)行對(duì)比,從而總結(jié)出這幾種潮流計(jì)算程序的優(yōu)點(diǎn)以及它們合適的應(yīng)用場(chǎng)合。

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改進(jìn)螢火蟲算法的電力系統(tǒng)優(yōu)化潮流仿真研究相關(guān)

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吳文杰

職位:電氣銷售工程師

擅長(zhǎng)專業(yè):土建 安裝 裝飾 市政 園林

改進(jìn)螢火蟲算法的電力系統(tǒng)優(yōu)化潮流仿真研究文輯: 是吳文杰根據(jù)數(shù)聚超市為大家精心整理的相關(guān)改進(jìn)螢火蟲算法的電力系統(tǒng)優(yōu)化潮流仿真研究資料、文獻(xiàn)、知識(shí)、教程及精品數(shù)據(jù)等,方便大家下載及在線閱讀。同時(shí),造價(jià)通平臺(tái)還為您提供材價(jià)查詢、測(cè)算、詢價(jià)、云造價(jià)、私有云高端定制等建設(shè)領(lǐng)域優(yōu)質(zhì)服務(wù)。手機(jī)版訪問: 改進(jìn)螢火蟲算法的電力系統(tǒng)優(yōu)化潮流仿真研究
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