采用退火遗传算法的配电网优化方法
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国家自然科学基金项目资助(50879072);国家级农业水工程实验教学示范中心建设项目资助(AWEDF305);西北农林科技大学大学生创新创业训练计划项目(2201310712077)


Optimization of power distribution with annealing genetic algorithm
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    摘要:

    在分析多约束多目标配电网优化模型基础上,针对传统遗传算法求解时静态稳定性和鲁棒性不强、爬坡能力弱、收敛速度慢等问题,引入网络拓扑简化方法,决策变量多参数编码和退火动态罚因子处理约束,提出了基于退火遗传算法的配电网模型求解方法。通过实际农网决策工程验证表明,退火遗传算法适应度爬坡能力明显加强,稳定于1的几率提高,收敛于全局最优次数增多,运行时间缩减,而且综合费用比传统遗传优化方案减少了近50万元,从而达到了进一步优化的目的。

    Abstract:

    The traditional genetic algorithm easily converges to slow speed, leads to a poor climbing ability and shows weak static stability and robustness when seeking a solution. On the basis of analyzing multi-constrained and multi-objective optimization model o

    参考文献
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    引证文献
引用本文

张宁,马孝义,杨震宇,黄文文.采用退火遗传算法的配电网优化方法[J].重庆大学学报,2014,37(2):75-80.

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  • 收稿日期:2013-09-21
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  • 在线发布日期: 2014-02-26
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