1、“.....定量计算降损幅度和改善电压效果,对改进的遗传算法的应用特点及优势进行了定性评价。程序优化结果在中编写无功优化程序仿真,在程序计算过程中,从图曲线对比看出,在实验运算中迭代次陷,诸如计算数据量偏大收敛性能不达标运行稳定性不佳等。遗传算法在初值问题收敛特性计算速度解的情况等各方面能得到相对最优解。领域内众多研究人员对遗传算法在配电网无功中应用进行研究,并取得了实质性进展。本文参考已有的研究成果,考虑配电压质量,同时也证明了该改进遗传算法用于无功优化的可行性和实用性。改进遗传算法背景下的配电网无功优化研究原稿。关键词配电网多目标无功优化降低网损随着电力系统的经济安全运行问题日益受到重视,如何降低网络损耗,改善供电质量,提改进遗传算法背景下的配电网无功优化研究原稿改善电压质量,提高供电可靠性,无功优化补偿效果显著。同时,最优解减少了电容器组补偿容量......”。

2、“.....数据对比分析表明改进遗传算法在技术经济方面具有显著的优化效果。结束语本文分析了配电网无功优化基本理论,并结合实际配电网电压达标率从提高到,表明该方法能够提高全局寻优精度,改善区域网络电压质量,同时也证明了该改进遗传算法用于无功优化的可行性和实用性。改进遗传算法背景下的配电网无功优化研究原稿。改进遗传算法算子设计数据编码为提高变量精度增加算法寻,节省了网络投资运行费用。对比结果得出改进遗传算法在降低网损率改进电压质量补偿容量配置等方面较传统遗传算法更为经济合理。运用改进遗传算法配置配电网络无功功率,调节无功优化补偿装置组合投切方案,较传统遗传算法能有效降低网损,并且大幅用进行研究,并取得了实质性进展。本文参考已有的研究成果,考虑配电网复杂树状分支结构,建立了潮流计算数学模型,构造出基于网损最小的目标函数模型。文中设计了惩罚函数并改进遗传算子编码方式......”。

3、“.....最后和传统的经济安全运行问题日益受到重视,如何降低网络损耗,改善供电质量,提高经济效益已成为电力部门面临的实际问题。配电网无功优化主要是通过合理分配无功功率来实现无功就地平衡,可减少有功损耗,提高电能质量和经济效益。配电网无功优化组合寻优具遗传算法优化效果进行对比。文中研究了优化方案对配电网络网损偏大网损率电压达标率补偿容量等方面的影响,定量计算降损幅度和改善电压效果,对改进的遗传算法的应用特点及优势进行了定性评价。优化节点算例的结果表明,配电网有功网损由下降到,程序优化结果在中编写无功优化程序仿真,在程序计算过程中,从图曲线对比看出,在实验运算中迭代次数相同时,改进遗传算法实线比传统遗传算法虚线消耗时间明显减少。从大范围寻优前期到小范围种群收敛后期,改进遗传算法同是常量。改进变异概率使其作自适应调整,可使算法具有跳出局部收敛的能力......”。

4、“.....在设计上最大限度保留了优良个体基因,体现出优胜劣汰适者生存的遗传进化规律。用适应度均值较大无功优化提供了种解决思路。实验算例证明,与传统遗传算法相比,该改进遗传算法能有效改善节点电压质量,降低网络有功功率损耗,提高配电网供电可靠性,对类似局部网损偏大地区无功优化应用有重要意义。在后续研究中,将在无功优化补偿中考虑分优精度和效率,配电网数学模型采取整实数混合编码,其中节点电压以实数表示,变压器分接头档位和投切电容器组以整数来表示。优化节点算例的结果表明,配电网有功网损由下降到,电压达标率从提高到,表明该方法能够提高全局寻优精度,改善区域网络遗传算法优化效果进行对比。文中研究了优化方案对配电网络网损偏大网损率电压达标率补偿容量等方面的影响,定量计算降损幅度和改善电压效果,对改进的遗传算法的应用特点及优势进行了定性评价。优化节点算例的结果表明,配电网有功网损由下降到......”。

5、“.....提高供电可靠性,无功优化补偿效果显著。同时,最优解减少了电容器组补偿容量,节约了配电网运行投资额。数据对比分析表明改进遗传算法在技术经济方面具有显著的优化效果。结束语本文分析了配电网无功优化基本理论,并结合实际配电网局部搜索能力和收敛速度,可使其更快的达到全局收敛。改进遗传算法在降低网损的同时也可改善电压质量,网损率减少幅度为,比传统遗传算法多降低电压达标率由提升为,同比传统遗传算法达标率增加幅度为总补偿容量也较传统遗传算法减少了改进遗传算法背景下的配电网无功优化研究原稿评价个体基因好坏时,若适应度均值大于个体适应度值,表明个体基因已不适应种群环境,该个体变异概率增大,其向优良个体进化。此种设计提升了算法局部搜索能力和收敛速度,可使其更快的达到全局收敛。改进遗传算法背景下的配电网无功优化研究原稿改善电压质量,提高供电可靠性,无功优化补偿效果显著。同时......”。

6、“.....节约了配电网运行投资额。数据对比分析表明改进遗传算法在技术经济方面具有显著的优化效果。结束语本文分析了配电网无功优化基本理论,并结合实际配电网,温增银电力系统分析武汉华中科技大学出版社,熊信银,吴耀武遗传算法及其在电力系统中的应用武汉华中科技大学出版社,尤毅,刘东,钟清等主动配电网优化调度策略研究电力系统自动化,。变异算子设计传统遗传算法中,变异概率法节约小时左右,这对于应用算法设计在线实时调度系统十分关键。变异算子设计传统遗传算法中,变异概率是常量。改进变异概率使其作自适应调整,可使算法具有跳出局部收敛的能力。本文选用随适应度值作自适应调整的变异算子。变异概率反比于布式电源不稳定接入和设备投资运行维护费用等因素。参考文献向萌,左剑,王文林,等基于改进量子遗传算法的配电网无功优化研究及应用电网与清洁能源,马耀名,卢明扬,孙世重基于混合算法的含分布式电源的配电网优化测控技术......”。

7、“.....文中研究了优化方案对配电网络网损偏大网损率电压达标率补偿容量等方面的影响,定量计算降损幅度和改善电压效果,对改进的遗传算法的应用特点及优势进行了定性评价。优化节点算例的结果表明,配电网有功网损由下降到,搭建无功优化数学模型,对于违反约束条件的节点数据利用惩罚函数处理,给出了改进遗传算法优化无功配置的计算流程框图。文中针对遗传算法所固有的早熟缺陷,改进遗传算子适应度函数,兼顾最优解收敛速度和收敛精度等方面指标,为差异化的配电网网损,节省了网络投资运行费用。对比结果得出改进遗传算法在降低网损率改进电压质量补偿容量配置等方面较传统遗传算法更为经济合理。运用改进遗传算法配置配电网络无功功率,调节无功优化补偿装置组合投切方案,较传统遗传算法能有效降低网损,并且大幅同样能够保持收敛速度,逐渐增大与传统遗传算法迭代时间差。到完全收敛时,在保持收敛精度的前提下......”。

8、“.....这对于应用算法设计在线实时调度系统十分关键。关键词配电网多目标无功优化降低网损随着电力系统应度值,在设计上最大限度保留了优良个体基因,体现出优胜劣汰适者生存的遗传进化规律。用适应度均值评价个体基因好坏时,若适应度均值大于个体适应度值,表明个体基因已不适应种群环境,该个体变异概率增大,其向优良个体进化。此种设计提升了算法改进遗传算法背景下的配电网无功优化研究原稿改善电压质量,提高供电可靠性,无功优化补偿效果显著。同时,最优解减少了电容器组补偿容量,节约了配电网运行投资额。数据对比分析表明改进遗传算法在技术经济方面具有显著的优化效果。结束语本文分析了配电网无功优化基本理论,并结合实际配电网数相同时,改进遗传算法实线比传统遗传算法虚线消耗时间明显减少。从大范围寻优前期到小范围种群收敛后期,改进遗传算法同样能够保持收敛速度,逐渐增大与传统遗传算法迭代时间差。到完全收敛时......”。

9、“.....改进遗传算法比传统遗传算,节省了网络投资运行费用。对比结果得出改进遗传算法在降低网损率改进电压质量补偿容量配置等方面较传统遗传算法更为经济合理。运用改进遗传算法配置配电网络无功功率,调节无功优化补偿装置组合投切方案,较传统遗传算法能有效降低网损,并且大幅复杂树状分支结构,建立了潮流计算数学模型,构造出基于网损最小的目标函数模型。文中设计了惩罚函数并改进遗传算子编码方式,将改进的遗传算法用于配电网无功优化,最后和传统遗传算法优化效果进行对比。文中研究了优化方案对配电网络网损偏大网损高经济效益已成为电力部门面临的实际问题。配电网无功优化主要是通过合理分配无功功率来实现无功就地平衡,可减少有功损耗,提高电能质量和经济效益。配电网无功优化组合寻优具有目标函数多非线性规划控制变量离散化等特点。现行优化算法均有各自缺优精度和效率,配电网数学模型采取整实数混合编码......”。