引用本文:宋微浪,蔡金锭,孙轶群,江修波.改进型遗传算法在滤波器优化设计中的应用[J].电力自动化设备,2010,(6):
.Application of improved genetic algorithm in optimal filter allocation[J].Electric Power Automation Equipment,2010,(6):
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改进型遗传算法在滤波器优化设计中的应用
宋微浪,蔡金锭,孙轶群,江修波
作者单位
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.
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
DOI:
分类号:
基金项目:
Application of improved genetic algorithm in optimal filter allocation
SONG Weilang  CAI Jinding  SUN Yiqun  JIANG Xiubo
Abstract:
Key words:  

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