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摘要:
以负载率、备用间隔以及非公用间隔这三个指标对变电站进行聚类作为优化序列参照,综合考虑出线间隔不平衡率以及出线间隔优化经济成本等多个指标对出线间隔优化分配问题进行数学建模;通过引入拉格朗日乘子以及粒子群算法的全局记忆性,提出了基于改进Hopfield神经网络算法的变电站出线间隔优化方法,并且将其应用于解决多目标、多约束的变电站出线间隔优化分配;最后通过算例验证了算法的正确性及有效性.
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文献信息
篇名 基于改进Hopfield神经网络算法的变电站出线间隔优化分配
来源期刊 能源工程 学科 工学
关键词 出线间隔 优化分配 Hopfield神经网络算法 拉格朗日乘子 全局记忆性
年,卷(期) 2019,(1) 所属期刊栏目 研究与探讨
研究方向 页码范围 25-31
页数 7页 分类号 TM715
字数 4789字 语种 中文
DOI
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 黄民翔 浙江大学电气工程学院 128 2876 30.0 48.0
2 叶新 浙江大学电气工程学院 3 4 1.0 1.0
3 卢家欢 浙江大学电气工程学院 1 1 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
出线间隔
优化分配
Hopfield神经网络算法
拉格朗日乘子
全局记忆性
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
能源工程
双月刊
1004-3950
33-1113/TK
16开
杭州市文二路218号
1981
chi
出版文献量(篇)
2574
总下载数(次)
10
总被引数(次)
15818
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