郑智
- 作品数：5 被引量：58H指数：3
- 供职机构：清华大学电机工程与应用电子技术系电力系统及大型发电设备安全控制和仿真国家重点实验室更多>>
- 发文基金：国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：电气工程自动化与计算机技术更多>>
- 遗传算法解决无功优化问题的改进与探讨
- 遗传算法是一种概率性搜索和迭代自适应的方法，广泛用于电力系统无功优化计算。本文研究了遗传算法在无功优化中的具体应用，对一般遗传操作的一些不足提出了改进方案。研究发现采用“三次竞争”的选择方式、组合式的交叉模式以及交叉率随...
- 郑智周双喜鲁宗相
- 关键词：遗传算法电力系统无功优化全局最优解
- 文献传递
- 基于风险的电力系统无功优化问题研究被引量：24
- 2007年
- 从风险的角度分析有功损耗、电压失稳以及电压越限给电力系统运行造成的影响,并在此基础上提出一种新的无功优化方法。该方法以运行风险最小化为目标,来配置系统中的各种无功资源。由于运行风险的降低有利于增强系统工况的合理性,因此该方法能够确保无功优化的综合效果达到最佳。IEEE39节点系统仿真分析结果表明,与传统无功优化方法相比,该文提出的方法在应用的灵活性以及结果的合理性上都有很大程度的提高。
- 戴剑锋周双喜鲁宗相朱凌志郑智
- 关键词：电压失稳电压越限无功优化
- 基于多种群遗传算法的无功规划被引量：17
- 2007年
- 考虑了无功规划中负荷预测水平的不确定性,提出了多种负荷预测方式下综合效果最优的无功规划模型。在用遗传算法求解规划问题时,未成熟收敛现象是不可忽视的问题。该文分析了未成熟收敛现象产生的根本原因,并基于移民和人工选择的遗传算法思想(GAMAS),引入了多种群遗传算法(MPGA),并根据其特点进行了一定的改进,较好地改善了简单遗传算法(SGA)的未成熟收敛现象,提高了算法的全局搜索能力和局部搜索能力。通过实际算例,证明了本算法在寻优有效率和成功寻优的迭代次数方面与SGA相比都有较大地改善。
- 周双喜郑智鲁宗相戴剑锋王淼
- 关键词：无功规划多种群遗传算法简单遗传算法未成熟收敛
- 基于多场景和模糊技术的综合无功规划被引量：19
- 2007年
- 无功规划问题涉及大量不确定因素,文中分析了多场景技术和模糊技术在电力系统不确定规划应用中只能分别考虑单一类型不确定因素的不足,结合两者的优势,提出了基于这2种规划思想的综合无功规划模型。模型中的多场景和模糊方法分别对应工程中典型的网络结构和负荷水平这2类不确定因素,以无功设备投资期望收益为目标函数,使得优化结果达到概率上的最优。多场景计算采用多种群遗传算法,并通过国内某地区实际电网算例证明了该模型和算法的有效性。
- 郑智周双喜徐飞鲁宗相戴剑锋王淼
- 关键词：模糊技术无功规划
- 一种新的无功优化规划算法研究
- 本文提出了考虑多种负荷预测水平下综合优化效果的无功规划模型，讨论了简单遗传算法(SGA)在解决规划问题上的未成熟收敛现象。基于移民和人工选择的遗传算法思想(GAMAS)，本文引入了多种群遗传算法(MPGA)，并根据其特点...
- 郑智周双喜鲁宗相戴剑锋
- 关键词：无功规划多种群遗传算法未成熟收敛电力系统
- 文献传递
