设计了基于标准差分进化算法differential evolution, DE与遗传算法genetic algorithm, GA的混合差分进化算法hybrid DE, HDE, 同时用典型的测试函数对HDE进行性能测试。针对旅行商问题traveling salesman problem, TSP的求解难题, 给出了采用位置—次序转换策略和HDE的有效求解方法, 并测试了Oliver 30个城市的TSP。仿真结果表明, 与DE和GA相比, HDE的优势在收敛率、平均最优解以及耗时上都很明显, 证明了HDE在解决TSP问题上的有效性和稳定性。
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基于混合智能算法的电力系统无功优化研究.pdf
从电力市场角度出发,在研究变速恒频双馈异步风电机组(DFIG)功率特性的基础上,按照无功功率流向的不同以及无功功率与有功功率的关系,将DFIG输出功率分为3个运行区域,并给出各个区域内无功功率费用计算函数。建立以有功网损、无功功率费用及电压越限最小为目标函数的无功优化模型,采用基于自适应步长的细菌觅食优化-粒子群优化混合智能算法进行求解,避免了标准细菌觅食算法易陷入局部最优解的缺点,进一步提高了优化前期的全局搜索能力和优化后期的局部搜索能力。仿真算例表明,所提方法有效降低了系统网损,并充分调动风电场参与电网无功电压调节。
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