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【期刊】
基于无功补偿约束区间的变电站电容器优化分组方法
作者:
刘俊勇
蒋正华
许立雄
郭焱林
刊名:
电力电容器与无功补偿
发表时间:
2018-02-01
摘要:
本文提出了一种新的基于无功补偿约束区间的变电站电容器优化分组方法.首先,根据日负荷曲线以及变电站母线电压运行约束,通过潮流计算求解变电站允许投入的无功补偿容量约束的上下限,并且用一个区间数表示该无功补偿约束.由此,将电容器的优化分组问题转化为对上述所得无功补偿区间数进行优化分组的数学问题,进而提出一种以装设电容器组数和电容器日动作次数最少为目标函数的优化分组模型,并采用一种改进的模拟退火算法(simulated annealing,SA)进行求解.最后给出了在某地区电网简化模型上的常规典型负荷曲线以及合成典型曲线上的算例.通过与另外两种已有方法的对比表明,本文所提出的方法具备有效性和合理性.
电压约束
优化分组
无功补偿约束区间
改进模拟退火算法
合成典型负荷曲线度
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2.
【期刊】
改进模拟退火算法在模块划分中的研究及应用
作者:
单泉
闫光荣
雷毅
刊名:
计算机工程
发表时间:
2007-12-01
摘要:
模块划分是产品模块化设计的关键技术之一.目前大多采用非数值方法划分模块,数值划分方法主要是使用模拟退火算法或遗传算法.模拟退火算法虽可以一次性得到模块划分最优方案,但是操作困难,效率不高.而遗传算法容易陷入局部最优解.该文在模拟退火算法的基础上,融入遗传算法的种群思想,提出了基于改进模拟退火算法的模块划分方法,研究了其实现的关键技术,并通过VC++6.0将其实现.通过具体的模块划分实例,证实了该方法的高效性和易操作性.
模块划分
模拟退火算法
遗传算法
改进模拟退火算法
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3.
【期刊】
基于改进模拟退火算法的均匀设计表构建
作者:
许力梅
林健良
刊名:
计算机工程
发表时间:
2012-01-01
摘要:
当n为偶数时,使用好格子点法不能产生因素数较大的设计表,且只能在解空间的子空间内产生设计表,所产生的设计表无法保证最均匀.针对上述问题,引入智能计算方法,包括粒子群优化算法和改进的模拟退火算法.对3种算法的优化性能进行比较,结果表明智能算法可以对较大范围的因素数产生设计表,与好格子点法相比,智能算法能够得到均匀性更好的设计表,并且相对粒子群优化算法,改进模拟退火算法构建的均匀设计表的偏差更小.
均匀设计表
好格子点法
改进模拟退火算法
粒子群优化算法
均匀性
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4.
【期刊】
一种地区电网多目标无功优化的新方法--改进模拟退火算法
作者:
顾丹珍
徐瑞德
刊名:
电网技术
发表时间:
1998-01-01
摘要:
本文介绍了改进模拟退火算法在地区电网无功优化中的应用.实际计算表明,与常规优化方法比较,模拟退火算法收敛性好、适应性强,是实现无功优化的好方法.另外,本文给出了一种新的多目标优化模型,测试结果验证了此法的可行性.
无功优化
改进模拟退火算法
多目标优化
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5.
【期刊】
基于改进模拟退火算法的电网无功优化
作者:
贾德香
唐国庆
韩净
刊名:
继电器
发表时间:
2004-04-01
摘要:
无功运行优化问题的关键在于获得最优解或较好的次优解.传统的线性规划法和非线性规划法不能很好地处理整型变量问题,而常规模拟退火算法(SA)的鲁棒性不高.结合高中压配电网的特点,对SA进行了改进:采用记忆指导搜索方法,并采用模式法修正局部最优解.数值对比试验表明,本方法是合理的和可行的,具有一定的实用意义.
电网
无功优化
记忆搜索
模式法
改进模拟退火算法
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6.
【期刊】
集配中心模式下供应延迟干扰管理模型
作者:
蒋丽
王红岩
刊名:
计算机工程与应用
发表时间:
2016-05-01
摘要:
针对集配中心模式下供应延迟导致制造商生产计划难以顺利执行这一难题,运用干扰管理思想,从客户满意度、订单处理顺序和生产惩罚成本三方面衡量制造商生产系统的扰动程度,建立车间生产调度干扰管理模型,设计用于求解该类问题的改进模拟退火算法,并通过算例验证干扰管理模型及算法的有效性,使调整方案尽可能偏离初始方案最小,也就是生产系统受到的扰动最小。与重调度方法相比,该模型可以在较小的订单顺序改变和成本增加的基础上,最大限度地减少客户加权不满意度,保留重要客户,增强客户群的稳定性。
干扰管理
供应延迟
改进模拟退火算法
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7.
【期刊】
基于改进模拟退火算法的移动机器人路径规划
作者:
王仲民
岳宏
刘继岩
刊名:
计算机工程与应用
发表时间:
2005-08-01
摘要:
提出了一种新型改进模拟退火算法,对移动机器人路径进行了全局优化.该算法不仅继承了经典模拟退火算法能达到全局最优解的优点,而且其收敛速度远远优于经典模拟退火算法.仿真实验研究表明:这种改进模拟退火算法全局寻优能力强,收敛速度快,显著提高了求解移动机器人全局路径规划的效率.
移动机器人
路径规划
改进模拟退火算法
收敛速度
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