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摘要:
以电力系统状态完全可观测和相量测量单元PMU配置数目最小为优化目标,基于PMU的功能特点和电力网络的拓扑结构信息,形成快速且通用的电网拓扑可观测性判别方法,并设计了一种结合免疫系统信息处理机制的二进制粒子群优化算法对目标函数进行求解,该算法综合了粒子群优化算法简单快速和免疫系统种群多样性的优点,明显改善了进化后期算法的收敛性能和全局寻优能力.最后通过对IEEE14和新英格兰39母线系统进行PMU优化配置仿真及量测冗余性分析,验证了本文方法的有效性和优越性.
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PMU
遗传-禁忌
优化配置
IEEE14
IEEE39
基于改进BPSO算法的PMU优化配置新方法
二进制粒子群优化算法(BPSO)
相量测量单元(PMU)
变异规则
局部最优
冗余
考虑系统完全可观测性的PMU最优配置方法
可观测性分析
相量测量单元最优配置
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文献信息
篇名 基于免疫BPSO算法与拓扑可观性的PMU最优配置
来源期刊 电工技术学报 学科 工学
关键词 PMU最优配置 拓扑可观测性 二进制粒子群优化 免疫系统
年,卷(期) 2008,(6) 所属期刊栏目 电力系统
研究方向 页码范围 119-124
页数 6页 分类号 TM744
字数 5354字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1000-6753.2008.06.020
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 彭春华 华东交通大学电气与电子工程学院 69 1182 21.0 32.0
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研究主题发展历程
节点文献
PMU最优配置
拓扑可观测性
二进制粒子群优化
免疫系统
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电工技术学报
半月刊
1000-6753
11-2188/TM
大16开
北京市西城区莲花池东路102号天莲大厦10层
6-117
1986
chi
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