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摘要:
将进化衰减因子引入了遗传算法,构造了一种新的自适应遗传算法.新算法在进化过程中能够同时根据个体适应度和进化时间的变化自动调整交叉与变异概率,克服了遗传算法易早熟的缺点,提高了最优解的多样性,加快了算法寻优速度.精英个体保留策略保证了整个算法的全局收敛性.算法约束条件处理采用了不可行解启发性修复方法,保证了全部优化结果都被严格限定在了满足约束条件的解空间内.基于图论的深度优先搜索方法用于系统可观性分析.将新的自适应遗传算法应用于优化PMU安装地点选择,实现了安装地点最少,而整个系统可观的目标.该算法已在某省电网PMU安装地点选择优化计算中得到了实际应用.
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文献信息
篇名 电力系统PMU安装地点选择优化算法的研究
来源期刊 继电器 学科 工学
关键词 相量测量装置 可观性 自适应遗传算法 最优化
年,卷(期) 2005,(7) 所属期刊栏目 应用研究
研究方向 页码范围 31-36,58
页数 7页 分类号 TM744|TP18
字数 5978字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1674-3415.2005.07.007
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杨以涵 华北电力大学电力工程系 182 9163 56.0 89.0
2 沙智明 华北电力大学电力工程系 4 98 2.0 4.0
3 郝育黔 华北电力大学电力工程系 7 171 5.0 7.0
4 郝玉山 华北电力大学电力工程系 14 247 7.0 14.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (3)
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研究主题发展历程
节点文献
相量测量装置
可观性
自适应遗传算法
最优化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电力系统保护与控制
半月刊
1674-3415
41-1401/TM
大16开
河南省许昌市许继大道1706号
36-135
1973
chi
出版文献量(篇)
11393
总下载数(次)
13
总被引数(次)
201041
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