【摘 要】
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本文研究了基于遗传算法及其改进算法的配电网故障恢复。针对配电网故障恢复及其运行的特点,构造了Pareto多目标数学模型,包括网络损耗、节点电压最大偏移、负荷恢复量和开关操作次数,运用改进小生境遗传算法对问题进行优化,得出Pareto最优解集。针对遗传算法计算速度慢、容易陷入局部最优的缺点对算法进行了重大改进,弥补了传统遗传算法的不足,并改善了解的收敛性。算例仿真结果表明改进后算法的高效性和可行性。
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本文研究了基于遗传算法及其改进算法的配电网故障恢复。针对配电网故障恢复及其运行的特点,构造了Pareto多目标数学模型,包括网络损耗、节点电压最大偏移、负荷恢复量和开关操作次数,运用改进小生境遗传算法对问题进行优化,得出Pareto最优解集。针对遗传算法计算速度慢、容易陷入局部最优的缺点对算法进行了重大改进,弥补了传统遗传算法的不足,并改善了解的收敛性。算例仿真结果表明改进后算法的高效性和可行性。算例仿真得出的恢复方案,验证了该方法的实用性和可行性。
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