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基于遗传算法的稀疏节点优化编号方法
被引:9
作者
:
罗军
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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)
罗军
于歆杰
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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)
于歆杰
机构
:
[1]
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)
[2]
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) 北京市海淀区
来源
:
电网技术
|
2006年
/ 22期
关键词
:
遗传算法;
节点编号;
稀疏技术;
电力系统计算;
D O I
:
10.13335/j.1000-3673.pst.2006.22.009
中图分类号
:
TM744 [电力系统的计算];
学科分类号
:
080802 ;
摘要
:
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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