摘要:

以管网年费用折算值为优化目标、管网拓扑结构与管径为优化参数、管网节点抗震可靠度为约束条件,建立了供水管网抗震优化设计模型.基于自动生成策略,并结合环形管网判断方法,分别利用遗传算法、遗传-模拟退火算法和微粒群算法进行了供水管网的抗震拓扑优化分析.利用3种优化方法对2个典型供水管网进行了对比分析.对比分析表明,遗传-模拟退火算法具有最好的优化能力.

摘要:

在协同设计子任务间形成的任务前趋图的基础上,面向协同设计的实际需求,采用了两个任务调度算法:改进的AGA(Adaptive Genetic Algorithm, 自适应遗传算法)及GASA(Genetic Simulated Annealing Algorithm,遗传-模拟退火算法).分别给出了算法的详细实现,分析并比较了算法与其它任务调度算法的效能.最后,针对较大规模的任务实例对这两个算法进行了横向比较,分析了它们的时间效率和适用场合.

摘要:

为了将SVC(静止无功补偿器)纳入电网AVC(电压自动控制)的整体无功控制范围,提出了考虑SVC静态模型的无功优化问题.首先,对SVC进行静态等值,引入PQV节点类型对SVC模型进行潮流实现,用网损灵敏度法求取系统的薄弱点,确定SVC的安装地点,将SVC作为无功补偿设备加入到无功优化中;其次,提出了基于Filter集合的改进内点法,并采用改进内点法和改进遗传算法的组合策略,处理了无功优化过程中离散变量和连续变量共存的问题;最后,通过IEEE仿真算例,验证了所介绍无功优化算法的优越性. SVC的投入使用,能够降低网损,提高负荷节点的电压值,从而在一定程度上保证系统的稳定性.

摘要:

针对锦界电厂串补输电工程的多模态次同步谐振(SSR)问题,在基波电纳次同步调制机理基础上,优化设计静止无功补偿器(SVC)次同步阻尼控制器(SSDC).首先建立适应SSR分析与控制设计、包含SVC的多机系统线性化模型,其次提出了基于独立模态控制思路的控制器结构,然后将控制参数设计问题规范为一个约束型非线性规划问题,进而采用遗传-模拟退火(GASA)算法求解得到控制参数,最后采用特征值分析和时域仿真验证了控制系统的有效性.结果表明:SVC-SSDC能大幅提高机组扭振的模态阻尼,有效抑制SSR,从而保证了机组和电网的安全稳定运行.

摘要:

将遗传算法和模拟退火算法相结合,以遗传算法作为基础,将模拟退火机制融入其中,提出遗传-模拟退火算法(GASA).通过三个经典函数最小值求解,表明混合算法在优化行为、优化效率及稳定性方面均具有明显优势.以构件截面为优化变量,应用构形易损性理论,以结构集簇过程中自由簇构形度Q标准差最小为优化目标,建立单层球面网壳结构倒塌破坏模式优化模型.以一个原型跨度75 m、相似比1∶10的单层球壳振动台试验模型为例,采用GASA算法对此试验模型进行倒塌模式优化分析,通过优化前后自由簇构形度变化规律和加速度时程分析结果的对比,表明提出的优化方法及优化模型能够实现单层球面网壳在地震作用下的倒塌模式从无征兆的动力失稳破坏转化为承载力强度破坏.

摘要:

随着配电网规模的不断扩大,传统的依照经验配置电容器的方法日显其局限性,具体表现在电容器容量配置得不足或过剩,更严重的情况是部分电容器需要投入时由于局部电压的限制而不能投入.将遗传-模拟退火算法用于解决配电网电容器优化配置问题,建立了相应的数学模型,目标函数为配电网有功网损费用、电容器的购置及安装费用总和最小,该算法将电容器的安装位置及安装容量离散化,并在初始方案种群产生和群体进化策略两方面对该算法作了改进,对一个30节点配电网的电容器优化配置结果表明了遗传-模拟退火算法的合理性和可行性.