改进型遗传算法在滤波器优化设计中的应用

• 作者: 孙轶群 宋微浪 江修波 蔡金锭
• 来源期刊: 电力自动化设备
• 学科: 工学
• 关键词: 电力系统 改进遗传算法 有源电力滤波器 优化配置 神经网络函数
• 年，卷（期）: 2010,（6）
• 所属期刊栏目: 分析与研究
• 页码范围: 83-86
• 分类号: TN713|TP18
• 字数: 2567字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-6047.2010.06.019

摘要

提出一种引入神经网络函数的自适应遗传算法,并将其应用到电力系统滤波器优化配置,致力于解决电网谐波污染问题.根据工程实际情况.建立滤波器的简化模型,以滤波器投资最少为目标函数,以各节点谐波电压指标作为约束条件,采用改进的遗传算法进行寻优,最终实现有源电力滤波器的最优安装地点、安装个数和参数的优化选择.通过对IEEE实例计算与仿真分析,充分论证了所提出的改进算法及模型是正确而可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡金锭	福州大学电气工程与自动化学院	225	2123	24.0	35.0
2	江修波	福州大学电气工程与自动化学院	64	641	13.0	24.0
3	宋微浪	福州大学电气工程与自动化学院	2	16	2.0	2.0
4	孙轶群		6	31	4.0	5.0