【摘 要】
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本文给出了利用遗传算法进行电网优化的数学模型,目标函数中包含了线路投资和网络损耗,约束条件考虑了正常及N-1检验情况下不出现过负荷.为了提高算法的效率和收敛性,采用了模糊逻辑控制的交叉率和变异率,该方法使得交叉率和变异率随着进化进程而动态、自适应调整,在一定程度上减弱了优化结果对遗传参数选取的敏感性,加快了遗传算法的收敛速度,提高了它的全局收敛率.算例的计算结果证明了该方法的有效性.
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本文给出了利用遗传算法进行电网优化的数学模型,目标函数中包含了线路投资和网络损耗,约束条件考虑了正常及N-1检验情况下不出现过负荷.为了提高算法的效率和收敛性,采用了模糊逻辑控制的交叉率和变异率,该方法使得交叉率和变异率随着进化进程而动态、自适应调整,在一定程度上减弱了优化结果对遗传参数选取的敏感性,加快了遗传算法的收敛速度,提高了它的全局收敛率.算例的计算结果证明了该方法的有效性.
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