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基于遗传算法的稀疏节点优化编号方法
被引量:
9
1
作者
罗军
于歆杰
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2006年第22期54-58,共5页
稀疏技术在电力系统中的应用显著提高了电力系统矩阵运算的效率。节点优化编号问题是稀疏技术的关键内容之一,求其最优解比较困难。遗传算法具有寻优空间广,易达到或者接近全局最优解的特点。采用遗传算法进行节点优化编号,提出了适合...
稀疏技术在电力系统中的应用显著提高了电力系统矩阵运算的效率。节点优化编号问题是稀疏技术的关键内容之一,求其最优解比较困难。遗传算法具有寻优空间广,易达到或者接近全局最优解的特点。采用遗传算法进行节点优化编号,提出了适合节点优化编号的遗传编码和适应值函数。通过对IEEE4节点和IEEE30节点系统的计算和与Tinney-2算法的比较,表明基于遗传算法的节点优化编号方法能够找到更加优化的编号方式,从而提高了矩阵运算的效率。
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关键词
遗传算法
节点编号
稀疏技术
电力系统计算
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职称材料
题名
基于遗传算法的稀疏节点优化编号方法
被引量:
9
1
作者
罗军
于歆杰
机构
电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室(清华大学电机系)
出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2006年第22期54-58,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(50507011)。~~
文摘
稀疏技术在电力系统中的应用显著提高了电力系统矩阵运算的效率。节点优化编号问题是稀疏技术的关键内容之一,求其最优解比较困难。遗传算法具有寻优空间广,易达到或者接近全局最优解的特点。采用遗传算法进行节点优化编号,提出了适合节点优化编号的遗传编码和适应值函数。通过对IEEE4节点和IEEE30节点系统的计算和与Tinney-2算法的比较,表明基于遗传算法的节点优化编号方法能够找到更加优化的编号方式,从而提高了矩阵运算的效率。
关键词
遗传算法
节点编号
稀疏技术
电力系统计算
Keywords
genetic algorithm
node ordering
,
sparsity lechnology
power system calculation
分类号
TM744 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于遗传算法的稀疏节点优化编号方法
罗军
于歆杰
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2006
9
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