随着风电场装机容量的增加, 风电场并网对电网的影响越来越大, 因此对风电并网后电力系统的
不确定分析显得尤为重要. 首先将随机响应面法(SRSM) 应用到风电并网后电力系统的不确定 …

为提高粒子群优化(particle swarm optimization, PSO) 算法的收敛性能, 将免疫算法(immunity
algorithms, IA) 的免疫信息处理机制引入到标准粒子群算法, 形成一种新的优化算法 …

基于帕累托最优概念的多目标进化算法在电力系统无功优化领域已有广泛应用,
但目前通过某种单~ 算法求解的方式由于进化算子的唯一性, 难以保证进化过程不同寻优阶段的 …

结合免疫记忆学说和克隆选择原理, 提出了一种解决多目标无功优化问题的免疫记忆克隆选择
算法. 该算法针对多目标无功优化问题的特点, 采用以拥挤距离为适应度的自适应克隆方式 …

针对无功优化多变量, 多约束, 非线性的特点, 提出一种电力系统无功优化的新算法———
混沌蚁群优化算法(CACO), 并将混沌蚁群优化算法应用在电力系统无功优化中 …

根据配电网和分布式电源相关特性, 建立考虑多种约束条件下配电网网损最小,
分布式电源成本最低, 电网电压稳定性最好的多目标优化数学模型. 该文提出一种改进自适应 …

基于改进PSO算法的电力系统无功优化研究-[维普官方网站]-www.cqvip.com-维普网  我的维普
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在基本粒子群优化算法的基础上, 提出了一种改进的粒子群优化算法用于电力系统无功电压综合
控制. 该算法改进了随机初始化种群的方法, 采用均匀初始化, 引进了粒子的自身探索机制 …

将遗传算法和内点法相结合求解电力系统无功优化问题. 改进了传统的遗传算法,
采用混合编码和动态调整选择, 交叉, 变异算子, 并在适应度函数中引入了内点法的对数障碍函数 …

电力系统无功补偿需确定无功补偿的选点及具体的补偿容量. 基于模糊聚类的方法寻找系统薄弱
节点, 得到候选节点信息, 动态聚模糊类过程中采用了U/U0 指标, 指标和电压偏移指标 …