配电网络重构的改进遗传算法 EI收录
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基于遗传算法的可重构网络设计优化一、引言可重构网络(reconfigurable network)是为了满足不同应用需求而设计的一种硬件体系结构。
它允许应用程序对硬件资源的重新配置,以提高灵活性和性能。
可重构网络的设计包括与应用程序相关的问题(如功能需求和设计约束)和与网络架构相关的问题(如拓扑结构和物理硬件设计)。
遗传算法(genetic algorithm)是一种基于模拟进化的搜索方法,被广泛应用于可重构网络的设计优化。
二、遗传算法遗传算法是一种模拟进化的算法,它模拟自然进化中的遗传、变异和选择过程。
遗传算法通常用于搜索最优解或近似最优解。
遗传算法的基本流程如下:1. 初始化群体:随机生成一个初始的种群;2. 评价个体:通过某个评价函数,对种群中的每一个个体进行评价,得到其适应度值;3. 选择个体:根据适应度值,随机选择种群中的某些个体作为下一代的父代;4. 交叉操作:对父代进行交叉操作,生成下一代个体;5. 变异操作:对下一代个体进行变异操作,以增加搜索空间的多样性;6. 代替策略:通过某种代替策略,删除某些个体,保持种群规模不变。
遗传算法的优点是可以处理高维度、多模态和复杂约束条件的优化问题,但其缺点是需要大量的计算和时间开销。
三、可重构网络设计优化可重构网络的设计优化旨在找到一组最优的物理结构和配置,以最大化网络性能。
可重构网络的设计优化不仅要考虑设计目标(如性能、功耗、面积等),还要考虑实现过程中的设计约束(如资源限制、物理拓扑结构、通信延迟等)。
可重构网络的设计优化可以分为两个阶段:前端设计和后端设计。
前端设计主要包括需求分析、硬件生成、构建高层次设计和结构选择。
后端设计主要包括布局布线、逻辑综合和物理验证。
遗传算法可以采用前端或后端方法来设计可重构网络。
在前端设计阶段,遗传算法可以优化高层设计的可重构网络结构,以达到性能、功耗和面积的平衡。
在这里,遗传算法可以考虑约束条件,并对可能的设计解决方案进行评估。
基于遗传算法的Pareto多目标配电网重构向佳炜;刘建华【摘要】Distribution network reconfiguration is a multi-objective optimization project,but it is generally used for single-ob-jective optimization. Therefore,a genetic algorithm based on the ecological niche idea is put forward in this paper to improve the distribution network’s economical efficiency,security and power supply reliability,in which Pareto optimizing way is adopted to obtain Pareto optimal solution and realize a different optimizing way,i.e. optimization before decision. In the period of optimiza-tion,the global convergence ability and convergent velocity of the genetic algorithm was improved by the ecological niche envi-ronment,and self-adaptive mechanism of the crossing-over rate and mutation rate. The effectiveness of this approach was proved by a case study.%配电网重构一般采用对单一目标优化,而配电网重构却是一个多目标优化问题。
基于改进遗传算法的配电网无功优化
张华;郝建奇
【期刊名称】《电气技术》
【年(卷),期】2012(000)006
【摘要】本文在分析了电网安全经济运行现状的基础上,阐明了配电网无功优化的必要性,提出了以节省损耗电费最大为目标的无功优化数学模型,并基于传统遗传算法,提出了一种改进的遗传算法对无功优化模型进行求解:采用十进制编码、最优个体保存策略以及变异操作采用十进制码加减变异范围内随机数操作。
最后将本算法用于某14节点电网系统中,结果表明,本文算法在优化效果基本相同的情况下,还具有迭代次数少,计算速度快等优点,具有重要的现实应用价值。
【总页数】5页(P28-31,68)
【作者】张华;郝建奇
【作者单位】陕西省地方电力有限公司,西安710061;陕西省地方电力有限公司,西安710061
【正文语种】中文
【中图分类】TM744
【相关文献】
1.基于改进遗传算法的配电网无功优化 [J], 殷栢辉;黄昀
2.基于改进量子遗传算法的配电网无功优化研究及应用 [J], 向萌;左剑;王文林;余东真;谢晓骞
3.基于改进遗传算法含风电场的配电网无功优化研究 [J], 代君君
4.基于改进遗传算法的配电网架无功优化规划 [J], 任旭阳
5.基于改进遗传算法的配电网无功优化研究 [J], 陈强;刘瑾;杨海马;刘海珊;韦钰因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
基于诊断策略遗传算法的配电网络重构算法
李彩艳;刘建华;向卫东;杨翊君
【期刊名称】《电力科学与技术学报》
【年(卷),期】2010(025)004
【摘要】为减小网损,提出基于诊断策略遗传算法的配电网络重构方法.针对基因诊断策略,提出新的编码方案,改进遗传操作.对优质基因进行诊断,存入优质基因库;并且将诊断出的劣质基因(即不可行解)通过打开回路和连通孤岛的方法,将其修复为可行解,从而提高收敛速度和遗传算法搜索效率.最后对典型IEEE 33节点和IEEE69
节点测试系统进行网络重构仿真实验,证实了算法的有效性,并与快速支路交换算法的计算结果相比较,表明了该算法可有效减小重构配电网的网损.
【总页数】5页(P78-81,86)
【作者】李彩艳;刘建华;向卫东;杨翊君
【作者单位】长沙理工大学,电气与信息工程学院,湖南,长沙,410004;长沙理工大学,电气与信息工程学院,湖南,长沙,410004;长沙电业局,湖南,长沙,410015;益阳电业局,湖南,益阳,413000
【正文语种】中文
【中图分类】TM727
【相关文献】
1.基于图形化的配电网络重构算法研究 [J], 史晟辉;邓斌;邓集祥
2.一种基于可靠性指标的复杂配电网络重构算法 [J], 刘军;刘明波
3.基于改进遗传算法的空间信息网络重构算法 [J], 刘朦;罗章凯;裴忠民
4.基于Tabu搜索的配电网络重构算法 [J], 陈根军;李繼洸;唐国庆
5.基于BP的配电系统网络重构算法的研究 [J], 陈中孝;张晓斌;李雷
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改进遗传算法背景下的配电网无功优化研究摘要:有效降低配电网有功损失是配电网安全、经济运行的重要课题。
为解决局部地区网损偏大的问题,文中将改进的遗传算法用于无功补偿优化。
在考虑配电网拓扑结构的同时,设计了自适应遗传算子并构造了指数型适应度函数来提升遗传算法收敛速度和精度,充分发挥了遗传算法的全局随机快速搜索能力。
优化某16节点算例的结果表明,配电网有功网损由6.76%下降到5.16%,电压达标率从70.61%提高到92.86%,表明该方法能够提高全局寻优精度,改善区域网络电压质量,同时也证明了该改进遗传算法用于无功优化的可行性和实用性。
关键词:配电网;多目标无功优化;降低网损;随着电力系统的经济安全运行问题日益受到重视,如何降低网络损耗,改善供电质量,提高经济效益已成为电力部门面临的实际问题。
配电网无功优化主要是通过合理分配无功功率来实现无功就地平衡,可减少有功损耗,提高电能质量和经济效益。
配电网无功优化组合寻优具有目标函数多、非线性规划、控制变量离散化等特点。
现行优化算法均有各自缺陷,诸如计算数据量偏大、收敛性能不达标、运行稳定性不佳等。
遗传算法在初值问题、收敛特性、计算速度、解的情况等各方面能得到相对最优解。
领域内众多研究人员对遗传算法在配电网无功中应用进行研究,并取得了实质性进展。
本文参考已有的研究成果,考虑配电网复杂树状分支结构,建立了潮流计算数学模型,构造出基于网损最小的目标函数模型。
文中设计了惩罚函数并改进遗传算子、编码方式,将改进的遗传算法用于配电网无功优化,最后和传统遗传算法优化效果进行对比。
文中研究了优化方案对配电网络(网损偏大)网损率、电压达标率、补偿容量等方面的影响,定量计算降损幅度和改善电压效果,对改进的遗传算法的应用特点及优势进行了定性评价。
1无功优化数学模型配电网潮流计算一般采用简化等值模型。
由实际运行精确数学模型计算出的配电网潮流分布更加准确,因此本文配电网模型是某地区长期运行网络数学模型。
第20卷第2期2000年2月中国电机工程学报Pro ceedings of the CSEEVol.20No.2F eb.2000文章编号:0258-8013(2000)01-0066-04基于模糊遗传算法的配电网络重构刘莉,陈学允(哈尔滨工业大学,黑龙江省哈尔滨市150001)RECONFIGURATION OF DISTRIBUTION NETWORKSBAS ED ON FUZZY GENETIC ALGORITHMSLIU Li,CHEN Xue-yun(Harbin Institute of Industry150001,China)ABSTRAC T:A fuzzy genetic algorithms is proposed.FGA can improve the perfo rmance of GA by means of contr olling the crossover rate Pc and mutat ion rate Pm.It can improv e the speed of conv erg ence and avoid premature conver gence.T he status of each sw itch in distribution networks is naturally r epre-sented by a control parameter0or1.T he length of str ing is much shorter than those proposed by others.Special design on t he select of crossover position and implementation of mutation are adopted,w hich acceler ates the calculating process.KEY WORDS:fuzzy genetic algorithms;distributio n netwo rks; r econfiguration摘要:提出了一种模糊遗传算法(FGA),对交叉率和变异率进行模糊控制,有效地提高了收敛速度,避免了不成熟收敛。
基于改进遗传算法的配电网无功优化
赵昆;耿光飞
【期刊名称】《电力系统保护与控制》
【年(卷),期】2011(039)005
【摘要】对配电网无功优化问题进行了研究.针对无功优化问题的特点,提出了一种应用于电力系统无功优化问题的改进遗传算法.该算法将迭代群体分为一般组和精英组,对一般组进行交叉和变异操作,而对精英组只进行变异操作,实现分组进化.在该算法中利用整数和浮点数混合编码,并对遗传算法的选择,交叉、变异算子进行改进,采用自适应罚因子、交叉率和变异率,提高了收敛速度和解的质量.采用IEEE6节点系统验证了所提算法的有效性和实用性.
【总页数】7页(P57-62,68)
【作者】赵昆;耿光飞
【作者单位】中国农业大学信息与电气工程学院,北京,100083;中国农业大学信息与电气工程学院,北京,100083
【正文语种】中文
【中图分类】TM71
【相关文献】
1.基于改进遗传算法的配电网无功优化 [J], 殷栢辉;黄昀
2.基于改进量子遗传算法的配电网无功优化研究及应用 [J], 向萌;左剑;王文林;余东真;谢晓骞
3.基于改进遗传算法含风电场的配电网无功优化研究 [J], 代君君
4.基于改进遗传算法的配电网架无功优化规划 [J], 任旭阳
5.基于改进遗传算法的配电网无功优化研究 [J], 陈强;刘瑾;杨海马;刘海珊;韦钰因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
基于最优流法和遗传算法的配电网重构
刘蔚;韩祯祥
【期刊名称】《电网技术》
【年(卷),期】2004(28)19
【摘要】提出了一种基于改进最优流和遗传算法的配电网重构算法。
该算法先利用配电网的同胚图将重构问题的全局寻优空间划分为若干子空间,然后利用改进最优流法寻找子空间内的最优解,之后再利用遗传算法搜索全局最优解所在的子空间,从而实现在局部最优解中寻找全局最优解。
该算法既通过压缩寻优空间提高了遗传算法的搜索效率,又利用改进最优流法改善了局部寻优能力。
算例计算结果表明了文中所提算法的可行性和有效性。
【总页数】5页(P29-33)
【关键词】遗传算法;局部最优解;局部寻优;搜索;算例;子空间;全局最优解;配电网重构;过压;寻找
【作者】刘蔚;韩祯祥
【作者单位】浙江大学电气工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TM744;TP301.6
【相关文献】
1.一种新的配电网络重构最优流模式算法 [J], 吴本悦;赵登福;刘云;夏道止
2.配电网络重构的改进最优流模式算法 [J], 邓佑满;张伯明;相年德
3.配电网络重构的改进最优流模式算法 [J], 邓佑满;张伯明;相年德
4.基于最优流法与Mayeda生成树算法相结合的单阶段配网重构新方法 [J], 张重实;王高猛;张檀雍;林济铿
5.基于改进非支配排序遗传算法的配电网动态重构 [J], 张照垄;何莉;吴霜
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