進(jìn)化算法及其在智能配電網(wǎng)中的應(yīng)用
定 價(jià):98 元
叢書名:現(xiàn)代數(shù)學(xué)基礎(chǔ)叢書
- 作者:盛萬興, 劉科研, 孟曉麗著
- 出版時(shí)間:2017/3/1
- ISBN:9787030518248
- 出 版 社:科學(xué)出版社
- 中圖法分類:O242.23
- 頁碼:248
- 紙張:膠版紙
- 版次:1
- 開本:32開
近年來,進(jìn)化算法的研究進(jìn)入了快速發(fā)展階段,越來越多的研究開發(fā)人員開始從事進(jìn)化算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。進(jìn)化算法能夠比較完美地解決常規(guī)數(shù)學(xué)無法求解的不可微、多目標(biāo)的數(shù)學(xué)優(yōu)化問題,在工程實(shí)踐中也得到了較多廣泛的應(yīng)用。本書全面闡述了進(jìn)化算法在國內(nèi)外研究現(xiàn)狀和發(fā)展,討論了多種進(jìn)化算法的概念和原理,結(jié)合作者及團(tuán)隊(duì)近些年來在配電網(wǎng)的研究成果與應(yīng)用實(shí)踐,論述了進(jìn)化算法在電力系統(tǒng)中的計(jì)算與優(yōu)化方法,力求使讀者通過閱讀本書獲得一條應(yīng)用進(jìn)化算法到實(shí)際電力工業(yè)應(yīng)用的捷徑,而這一點(diǎn)是目前多種書籍所沒有涉及的。
更多科學(xué)出版社服務(wù),請(qǐng)掃碼獲取。
目錄
前言
第1章 智能配電網(wǎng)概述 1
1.1 智能配電網(wǎng)的概念 1
1.2 智能配電網(wǎng)的特征 1
1.2.1 智能配電網(wǎng)規(guī)劃方面 2
1.2.2 智能配電網(wǎng)運(yùn)行與控制方面 3
1.3 進(jìn)化算法的研究趨勢(shì) 8
1.3.1 進(jìn)化計(jì)算 8
1.3.2進(jìn) 化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 9
參考文獻(xiàn) 10
第2章 遺傳算法 11
2.1 引言 11
2.2 遺傳算法的理論分析 11
2.2.1 基本原理 11
2.2.2 基本概念與要素 12
2.2.3 性能指標(biāo) 20
2.2.4 算法流程 21
2.3 遺傳算法在求解無功優(yōu)化中的應(yīng)用 23
2.3.1 遺傳模擬退火算法 23
2.3.2 無功優(yōu)化問題的數(shù)學(xué)模型 24
2.3.3 自適應(yīng)遺傳模擬退火算法 25
2.3.4 算例分析 29
參考文獻(xiàn) 30
第3章 粒子群算法 32
3.1 引言 32
3.2 粒子群算法理論基礎(chǔ) 33
3.2.1 標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法 33
3.2.2 標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法變體 36
3.2.3 混合粒子群算法 40
3.3 粒子群算法在智能配電網(wǎng)中的應(yīng)用 43
3.3.1 智能配電網(wǎng)優(yōu)化分析數(shù)學(xué)模型 44
3.3.2 智能配電網(wǎng)優(yōu)化建模方法 44
3.4 粒子群算法的程序?qū)崿F(xiàn) 45
3.4.1 標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法 45
3.4.2 標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法變體 46
3.4.3 混合粒子群算法 46
3.5 粒子群算法實(shí)驗(yàn)結(jié)果 48
3.5.1 智能配電網(wǎng)優(yōu)化算例 48
3.5.2 計(jì)算結(jié)果分析 51
3.5.3 算法收斂性分析 54
3.6 粒子群算法的分析與討論 54
參考文獻(xiàn) 54
第4章 進(jìn)化規(guī)劃算法 56
4.1 引言 56
4.2 進(jìn)化規(guī)劃算法理論基礎(chǔ) 56
4.2.1 標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)化規(guī)劃 56
4.2.2 元進(jìn)化規(guī)劃 57
4.2.3 自適應(yīng)進(jìn)化規(guī)劃 57
4.2.4 柯西變異進(jìn)化規(guī)劃 58
4.2.5 單點(diǎn)變異進(jìn)化規(guī)劃 59
4.2.6 混合策略進(jìn)化規(guī)劃 59
4.2.7 博弈進(jìn)化規(guī)劃 59
4.2.8 多群競(jìng)爭(zhēng)進(jìn)化規(guī)劃 60
4.3 進(jìn)化規(guī)劃在配電網(wǎng)無功優(yōu)化中的應(yīng)用 60
4.3.1 配電網(wǎng)無功優(yōu)化數(shù)學(xué)模型 60
4.3.2 配電網(wǎng)無功優(yōu)化進(jìn)化規(guī)劃建模 63
4.4 進(jìn)化規(guī)劃的程序?qū)崿F(xiàn) 66
4.4.1 標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)化規(guī)劃 66
4.4.2 博弈進(jìn)化規(guī)劃 67
4.4.3 多群競(jìng)爭(zhēng)進(jìn)化規(guī)劃 67
4.5 進(jìn)化規(guī)劃實(shí)驗(yàn)結(jié)果 68
4.5.1 配電網(wǎng)無功優(yōu)化算例 68
4.5.2 計(jì)算結(jié)果分析 68
4.5.3 算法收斂性分析 70
4.6 進(jìn)化規(guī)劃的分析與討論 71
參考文獻(xiàn) 71
第5章 多目標(biāo)進(jìn)化算法 73
5.1 引言 73
5.2 多目標(biāo)優(yōu)化理論基礎(chǔ) 73
5.2.1 多目標(biāo)優(yōu)化方法的定義 74
5.2.2 非支配解 74
5.3 強(qiáng)度Pareto進(jìn)化算法 75
5.4 改進(jìn)型非支配排序遺傳算法 80
5.4.1 經(jīng)典的NSGA-II算法 80
5.4.2 改進(jìn)的排序策略 80
5.4.3 改進(jìn)的選擇截?cái)嗖呗?81
5.4.4 改進(jìn)的變異與交叉策略 83
5.4.5 最優(yōu)解的選取 83
5.5 應(yīng)用案例 84
5.5.1 基于NSGA-II算法的分布式電源選址定容優(yōu)化 84
5.5.2 基于NSGA-II算法的分布式電源與微電網(wǎng)分組協(xié)調(diào)優(yōu)化 94
5.6 多目標(biāo)進(jìn)化算法的分析與討論 102
參考文獻(xiàn) 102
第6章 差分進(jìn)化算法 104
6.1 引言 104
6.2 基本差分進(jìn)化算法 105
6.2.1 基本原理 105
6.2.2 基本要素 106
6.2.3 基本流程 107
6.2.4 差分進(jìn)化算法的其他形式 108
6.2.5 差分進(jìn)化計(jì)算的群體智能搜索策略分析 108
6.2.6 控制參數(shù)對(duì)算法性能的影響 109
6.3 差分進(jìn)化算法的改進(jìn) 110
6.3.1 傳統(tǒng)差分進(jìn)化算法存在的問題 110
6.3.2 控制參數(shù)的改進(jìn) 111
6.3.3 差分進(jìn)化策略的改進(jìn) 113
6.3.4 相關(guān)混合算法 115
6.3.5 評(píng)價(jià)指標(biāo) 117
6.4 差分進(jìn)化算法的應(yīng)用概況 118
6.4.1 函數(shù)優(yōu)化 118
6.4.2 組合優(yōu)化 118
6.4.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練 119
6.4.4 機(jī)器人學(xué) 119
6.4.5 其他應(yīng)用領(lǐng)域 119
6.5 差分進(jìn)化算法在智能配電網(wǎng)中的應(yīng)用 120
6.5.1 差分進(jìn)化算法在分布式電源選址定容問題中的應(yīng)用 120
6.5.2 差分進(jìn)化算法在狀態(tài)估計(jì)問題中的應(yīng)用 127
6.6 差分進(jìn)化算法展望 130
參考文獻(xiàn) 131
第7章 蟻群算法 134
7.1 引言 134
7.2 蟻群算法理論基礎(chǔ) 136
7.2.1 基本蟻群算法 136
7.2.2 蟻群算法的研究現(xiàn)狀 139
7.2.3 蟻群算法的最新進(jìn)展 141
7.3 混沌蟻群算法 143
7.3.1 混沌理論 143
7.3.2 人工蟻群 147
7.3.3 混沌蟻群算法特點(diǎn) 149
7.4 無功優(yōu)化案例背景 149
7.5 蟻群算法的程序?qū)崿F(xiàn) 151
7.5.1 蟻群算法流程 151
7.5.2 控制變量處理 152
7.5.3 混沌蟻群算法實(shí)現(xiàn) 154
7.5.4 算例分析 155
7.6 蟻群算法發(fā)展趨勢(shì)和展望 158
參考文獻(xiàn) 160
第8章 和聲搜索算法 162
8.1 引言 162
8.2 和聲搜索算法基本原理 162
8.2.1 概述 162
8.2.2 和聲創(chuàng)作流程 163
8.2.3 和聲搜索算法計(jì)算流程 163
8.2.4 和聲搜索算法計(jì)算過程分析 165
8.2.5 和聲搜索算法收斂能力 166
8.3 和聲搜索算法與其他算法的對(duì)比 166
8.3.1 概述 166
8.3.2 算法對(duì)比 167
8.4 和聲搜索算法在有源配電網(wǎng)無功協(xié)調(diào)優(yōu)化中的應(yīng)用 167
8.4.1 概述 167
8.4.2 問題建模 168
8.4.3 基于IHSA的求解流程 172
8.4.4 算例驗(yàn)證 174
8.4.5 算法性能分析 180
8.5 基于MOHS算法的分布式電源選址定容優(yōu)化 181
8.5.1 概述 181
8.5.2 MOHS算法詳述 182
8.5.3 算例分析與比較 183
8.6 和聲搜索算法的分析與討論 188
參考文獻(xiàn) 188
第9章 其他相關(guān)進(jìn)化算法 189
9.1 引言 189
9.2 理論基礎(chǔ) 190
9.2.1 萬有引力搜索算法 190
9.2.2 人工蜂群算法 193
9.2.3 布谷鳥算法 196
參考文獻(xiàn) 199
第10章 進(jìn)化算法評(píng)價(jià)與選擇 202
10.1 引言 202
10.2 算例分析與比較 204
10.2.1 問題描述 204
10.2.2 優(yōu)化結(jié)果 205
10.2.3 計(jì)算時(shí)間 206
10.2.4 優(yōu)化效率 206
10.2.5 計(jì)算準(zhǔn)確性分析 207
參考文獻(xiàn) 208
附錄 電力系統(tǒng)分析常用算例系統(tǒng) 209
附錄A IEEE33-bus配電系統(tǒng) 209
附錄B PG&E69-bus配電系統(tǒng) 210
附錄C IEEE3-bus配電系統(tǒng) 213
附錄D IEEE34-bus配電系統(tǒng) 216
附錄E IEEE37-bus配電系統(tǒng) 220
附錄F IEEE123-bus配電系統(tǒng) 224