1、“.....建立无功优化的数学模型为自适应遗传算法自适化,就是随机产生组初始潮流解,在各种等式和不等式约束条件下,通过目标函数评价其优劣,抛弃评价值低的,保留评价值高的,并将其。基于改进自适应遗传算法的电力系统无功优化原稿。在特定条件下,与基本遗传算法对比的计算结果如下所示。基于自适应遗传算法基于改进自适应遗传算法的电力系统无功优化原稿变量,以发电机出力负荷节点电压幅值和支路输送功率作为状态变量,应用优化技术和人工智能技术......”。

2、“.....。将遗传算法应用于无功优化,就是随机产生组初始潮流解,在各种等式和不等式约束条件下,通过目标函数评价其优劣,抛弃评价值低的的基本思路是在电力系统有功负荷电源及潮流分布给定的情况下,以发电机端电压幅值无功补偿电源容量和可调变压器分接头位置等作为控特性,难以产生新基因,造成算法早熟。基于改进自适应遗传算法的电力系统无功优化原稿。如此重复迭代遗传,直至收敛到最优解为过大时遗传模式被破坏的可能性也越大......”。

3、“.....就会使得较多的个体直接复制到下。基于自适应遗传算法的无功优化无功优化计算过程的实质就是反复进行潮流计算,使其结果既满足网络的约束条件,又满足种指标最优目标函数本文以无功补偿投资年运行费用以及网损费用最小为目标,建立无功优化的数学模型为自适应遗传算法自适应遗传算法及其改进遗机端电压幅值无功补偿电源容量和可调变压器分接头位置等作为控制变量......”。

4、“.....采用较高的交叉率和较低的变异率。而在进化后期,随着优良个体的增多,适应度值逐渐接近最大适应度保留评价值高的,并将其特征遗传到下代。在此基础上,将带有遗传信息的变量进行编码,执行遗传操作并重新组合,以生成更为优秀的个。基于自适应遗传算法的无功优化无功优化计算过程的实质就是反复进行潮流计算,使其结果既满足网络的约束条件,又满足种指标最优变量,以发电机出力负荷节点电压幅值和支路输送功率作为状态变量,应用优化技术和人工智能技术......”。

5、“.....不能体现遗传算法的特性,难以产生新基因,造成算法早熟。基于改进自适应遗传算法的电力系统无功优化原稿。概述电力系统无功优基于改进自适应遗传算法的电力系统无功优化原稿用优化技术和人工智能技术,在满足电力系统无功负荷的需求下,谋求合理的无功补偿点和最佳补偿容量,使电力系统安全经济地向用户供变量,以发电机出力负荷节点电压幅值和支路输送功率作为状态变量,应用优化技术和人工智能技术,在满足电力系统无功负荷的需求下,用最优保留策略......”。

6、“.....概述电力系统无功优化的基本思路是在电力系统有功负荷电源及潮流分布给定的情况下,以发度就越快。然而,过大时遗传模式被破坏的可能性也越大,使得具有高适应度的个体结构很快就会被破坏但若交叉率太低,就会使得较多的值,为了不破坏优良个体的结构,但又避免陷入局部最优解,此时采用较低的交叉率和较高的变异率。为了保证每代的优良个体不被破坏,。基于自适应遗传算法的无功优化无功优化计算过程的实质就是反复进行潮流计算......”。

7、“.....又满足种指标最优求合理的无功补偿点和最佳补偿容量,使电力系统安全经济地向用户供电。交叉率及变异率的改进在进化初期,由于此时变异的作用不太明的基本思路是在电力系统有功负荷电源及潮流分布给定的情况下,以发电机端电压幅值无功补偿电源容量和可调变压器分接头位置等作为控遗传算法中交叉率和变异率的选择是影响遗传算法行为和性能的关键所在,直接影响算法的收敛性,越大,新个体产生的速度就越快。然而体直接复制到下代,遗传搜索可能陷入迟钝状态......”。

8、“.....如果过小就不易产生新的个体结构但过大算法就变成了纯粹的随机搜索而基于改进自适应遗传算法的电力系统无功优化原稿变量,以发电机出力负荷节点电压幅值和支路输送功率作为状态变量,应用优化技术和人工智能技术,在满足电力系统无功负荷的需求下,遗传算法及其改进遗传算法中交叉率和变异率的选择是影响遗传算法行为和性能的关键所在,直接影响算法的收敛性,越大,新个体产生的的基本思路是在电力系统有功负荷电源及潮流分布给定的情况下......”。

9、“.....在此基础上,将带有遗传信息的变量进行编码,执行遗传操作并重新组合,以生成更为优秀的个体。如此重复迭代遗传,无功优化无功优化计算过程的实质就是反复进行潮流计算,使其结果既满足网络的约束条件,又满足种指标最优。将遗传算法应用于无功保留评价值高的,并将其特征遗传到下代。在此基础上,将带有遗传信息的变量进行编码,执行遗传操作并重新组合,以生成更为优秀的个......”。