【摘 要】
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在基本遗传算法(SGA)的基础上,引入生物学中小生境的概念和正交设计技术,制定了初始种群生成方法,以保证个体的多样性,并在遗传算法选择、交叉和变异等操作中做出相应改进,从而形成可用于电力系统实时无功优化的小生境正交遗传算法.应用此算法时,本文采用一种典型小生境技术结合最优保存策略的小生境最优选择方法来进行种群的选择减少了迭代过程中陷入局部最优解的可能性,并进一步减少迭代次数.仿真算例结果标明:在优
【机 构】
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长沙理工大学电气与信息工程学院,长沙,410076 广东电网公司广州供电局,广州,510620
【出 处】
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中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十六届学术年会暨中国电机工程学会电力系统专业委员会2010年年会
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在基本遗传算法(SGA)的基础上,引入生物学中小生境的概念和正交设计技术,制定了初始种群生成方法,以保证个体的多样性,并在遗传算法选择、交叉和变异等操作中做出相应改进,从而形成可用于电力系统实时无功优化的小生境正交遗传算法.应用此算法时,本文采用一种典型小生境技术结合最优保存策略的小生境最优选择方法来进行种群的选择减少了迭代过程中陷入局部最优解的可能性,并进一步减少迭代次数.仿真算例结果标明:在优化条件相同时,该算法的迭代次数明显少于基本遗传算法,显著提高了无功优化的收敛速度.
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