期刊导航
期刊开放获取
河南省图书馆
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
电网规划方法探究
下载PDF
职称材料
导出
摘要
详细介绍了模拟进化、群体智能、人工智能、不确定系统等电网规划方法,并对各种方法进行综合评价。最后分析了新经济技术环境对各种方法的影响,并在此基础上提出了电网规划方法的发展趋势。
作者
王勇
吕飞鹏
机构地区
四川大学电气信息学院
出处
《机电信息》
2012年第15期21-23,共3页
关键词
电网规划方法
模拟进化规划
群体智能规划
人工智能规划
不确定系统规划
分类号
TM715 [电气工程—电力系统及自动化]
引文网络
相关文献
节点文献
二级参考文献
137
参考文献
15
共引文献
1390
同被引文献
0
引证文献
0
二级引证文献
0
参考文献
15
1
张俊芳,王秀丽,王锡凡.
遗传算法在电网规划应用中的改进[J]
.电网技术,1997,21(4):25-27.
被引量:31
2
顾益磊,许诺,王西田.
遗传算法应用于电网规划的难点与改进[J]
.电网技术,2007,31(S1):29-33.
被引量:9
3
Cossi A.M.,Romero R.,Mantovani J.R.S. Planning of sec- ondary distribution circuits through evolutionary algo- rithms [J].IEEE Transactions on Power Delivery, 2005,20 (1):205-213.
4
孙薇,商伟,牛东晓.
改进蚁群优化算法在配电网网架规划中的应用[J]
.电网技术,2006,30(15):85-89.
被引量:25
5
符杨,孟令合,胡荣,曹家麟.
改进多目标蚁群算法在电网规划中的应用[J]
.电网技术,2009,33(18):57-62.
被引量:21
6
翟海保,程浩忠,吕干云,陈春霖,江峰青,房领峰.
多阶段输电网络最优规划的并行蚁群算法[J]
.电力系统自动化,2004,28(20):37-42.
被引量:25
7
何井龙,杨红梅.
基于合作协同进化和IMPSO算法的多阶段多目标电网规划[J]
.电力系统保护与控制,2008,36(20):10-14.
被引量:6
8
金义雄,程浩忠,严健勇,张丽.
改进粒子群算法及其在输电网规划中的应用[J]
.中国电机工程学报,2005,25(4):46-50.
被引量:90
9
金义雄,程浩忠,严健勇,张丽.
基于局优分支优化的粒子群收敛保证算法及其在电网规划中的应用[J]
.中国电机工程学报,2005,25(23):12-18.
被引量:37
10
王成山,王赛一.
基于空间GIS的城市中压配电网络智能规划 (一)辐射接线模式的自动布局[J]
.电力系统自动化,2004,28(5):45-50.
被引量:55
二级参考文献
137
1
廖斌,仇宏祥.
标准化的智能电网提升电网安全[J]
.上海电力,2006,19(6):584-588.
被引量:28
2
帅军庆.
创新发展 建设智能电网——华东高级调度中心项目群建设的实践[J]
.中国电力企业管理,2009(4):19-21.
被引量:66
3
肖燕,奚杰,阳薇.
遗传算法在电网规划中的研究与应用[J]
.华北电力技术,2004(6):48-50.
被引量:8
4
侯云鹤,鲁丽娟,熊信艮,程时杰,吴耀武.
改进粒子群算法及其在电力系统经济负荷分配中的应用[J]
.中国电机工程学报,2004,24(7):95-100.
被引量:157
5
周晖,周任军,谈顺涛,周皓.
用于无功电压综合控制的改进粒子群优化算法[J]
.电网技术,2004,28(13):45-49.
被引量:33
6
段海滨,王道波.
蚁群算法的全局收敛性研究及改进[J]
.系统工程与电子技术,2004,26(10):1506-1509.
被引量:40
7
袁晓辉,王乘,张勇传,袁艳斌.
粒子群优化算法在电力系统中的应用[J]
.电网技术,2004,28(19):14-19.
被引量:220
8
葛少云,刘自发,余贻鑫.
基于改进禁忌搜索的配电网重构[J]
.电网技术,2004,28(23):22-26.
被引量:90
9
胡敏,陈元.
配电系统最优网络重构的模拟退火算法[J]
.电力系统自动化,1994,18(2):24-28.
被引量:59
10
金义雄,程浩忠,严健勇,张丽.
改进粒子群算法及其在输电网规划中的应用[J]
.中国电机工程学报,2005,25(4):46-50.
被引量:90
共引文献
1390
1
王子瑞.
自动化检定流水线校验平台的搭建与实现[J]
.科技经济导刊,2019,0(31):46-46.
被引量:1
2
侍红兵,胥峥,陈涛,彭思敏,蔡旭.
一种含风电-电池储能的多场景输电网规划方法[J]
.导航与控制,2020(3):108-114.
被引量:2
3
李承颢.
智能电网需求侧的能效改善与高效化[J]
.中国科技纵横,2018,0(5):183-184.
4
崔昕宇.
浅析电网规划方法[J]
.区域治理,2018,0(44):188-188.
5
赵芳,王金磊,徐晨光,孟祥薇,吕晓华.
智能电网与电力产业的发展关系浅析[J]
.区域治理,2018,0(32):175-175.
6
刘照华,金蔚青,蒋元方,潘志雷,梁歆桉.
高温氧化物熔体中流体效应实验研究和理论分析[J]
.人工晶体学报,2000,29(S1).
被引量:1
7
侯付红,赵颖辉.
智能电网关键技术及面临挑战[J]
.中国水运(下半月),2011,11(8):88-89.
被引量:1
8
于劲松,秦香春.
智能电网技术应用与发展[J]
.科技风,2010(21).
被引量:12
9
宋思扬.
电力营销过程中的智能用电技术[J]
.电脑应用技术,2011(1):22-29.
10
周念成,周颖,池源,王强钢.
新能源并网对配电网影响的正负效应综合评估[J]
.中国电力,2012,45(7):62-67.
被引量:13
1
王鹏,蒋御柱.
基于GIS的电网规划系统设计与实现[J]
.计算机工程与设计,2008,29(22):5741-5744.
被引量:10
2
任红博,邢春晓.
Heuristic web service composition method based on domain ontology[J]
.Journal of Southeast University(English Edition),2007,23(3):403-407.
3
宋雪梅,李兵.
蚁群算法及其应用[J]
.河北理工学院学报,2006,28(1):42-45.
被引量:13
4
李秀娟.
模拟进化模型及其应用研究[J]
.郑州纺织工学院学报,1998,9(2):77-81.
5
吴诗娟,李旭伟.
蚁群算法理论及应用研究[J]
.硅谷,2009,2(3).
被引量:2
6
吴少岩,陈火旺.
自动程序设计──模拟进化的途径[J]
.计算机学报,1997,20(2):97-104.
被引量:7
7
熊伟清,陈烽,魏平.
一种求解函数优化的混合蚁群算法[J]
.计算机应用研究,2005,22(7):51-53.
被引量:6
8
高春涛.
粒子群优化算法及其应用[J]
.哈尔滨商业大学学报(自然科学版),2010,26(4):442-445.
被引量:1
9
任苹,高立群,王珂,李楠.
基于混合粒子群优化的电网优化规划[J]
.东北大学学报(自然科学版),2006,27(8):843-846.
被引量:5
10
乔英.
基于计算智能中遗传算法的特点[J]
.福建电脑,2008,24(12):46-47.
机电信息
2012年 第15期
职称评审材料打包下载
相关作者
内容加载中请稍等...
相关机构
内容加载中请稍等...
相关主题
内容加载中请稍等...
浏览历史
内容加载中请稍等...
;
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部