导读:本文包含了有效生成初始种群论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:无功规划优化,遗传算法,节点电容器组数上限,辐射状配电网
有效生成初始种群论文文献综述
江洁,王主丁,张宗益,李宏伟[1]（2009）在《基于有效生成初始种群的配电网无功规划优化遗传算法》一文中研究指出现有遗传算法用于配电网无功规划优化时,初始种群的产生一般是在人为设定补偿点个数及其补偿组数的条件下进行,这使初始种群包含很大比例的无效解,并导致解空间太大而造成寻优速度缓慢和效率不高。基于一般遗传算法,根据节点优化编号和辐射状配电网特点,提出了一种既有序又随机的方法。该方法可动态确定各节点无功补偿的组数上限及初始补偿组数,可按优化编号由大到小的顺序对补偿点进行无功补偿,且后补偿时的最大补偿组数自动考虑了先前补偿电容器的影响,同时每个补偿点组数的选择是在0和最大补偿组数之间随机产生的。这种方法克服了现有靠经验人工事先设置合理补偿节点总数及各补偿节点组数上限的困难,并使由此生成的初始种群包含尽可能多的可行解。另外,对可能在一个节点补偿多组标准电容器的问题提出了一种辅助的有效实用方法。IEEE33节点系统和多个实际算例的计算结果表明,上述方法用于求解无功规划优化问题可提高计算精度和速度。(本文来源于《电网技术》期刊2009年08期）
江洁[2]（2008）在《基于有效生成初始种群的配网无功规划优化遗传算法的研究》一文中研究指出配电网是将电源系统或输变电系统与用户设施连接起来,向用户分配电能和供给电能的重要环节。它具有R/X值较高、节点支路数目庞大、正常运行时网架呈辐射状等特点。合理的进行配电网无功规划优化是改善电压质量和降低网损的有效措施之一。配电网无功规划优化是在满足技术条件下,使配网电能损耗下降带来的经济效益与新增无功补偿设备所需增加投资之间的净收益最大。目前有多种配网无功规划优化方法,可分为工程导则或实用方法、经典优化算法、人工智能的优化法和混合法。其中,遗传算法的应用较为普遍。现有遗传算法在用于配网无功规划优化时,初始种群的产生一般是在补偿点个数人为事先设定的条件下进行的,这可能妨碍解的最优性;而且各点补偿容量上限及其初始补偿容量的确定也未见报道,不适当的方法可能使初始种群包含很大比例的无效解,使解空间太大而造成寻优速度缓慢和效率不高。本文基于一般遗传算法、配网节点优化编号和辐射状配网特点,提出了一种新颖的用于配电网无功规划优化的遗传算法,它能有效地生成初始种群。提出的方法既有序又随机,有序是因为它对补偿点进行无功补偿是按优化编号由大到小的顺序进行的,并且后补偿时的最大补偿组数自动考虑了先前补偿电容器的影响;同时它又是一种随机的方法,因为它对每个补偿点组数的选择是在零和最大补偿组数之间随机产生的。通过动态确定各节点无功补偿的组数上限及初始补偿组数,使得由此生成的初始种群包含的几乎全是可行解。另外,采用最大补偿效果下是否可获得净收益来筛选补偿节点以及初始种群中解,可大大缩小解空间;文中还对如何进行多组标准电容器容量在一个节点的补偿问题提出了一种简单有效的方法。本文采用的节点编号方法是通过新编号顺序和各父节点信息来汇总各节点下游潮流和上游支路。不管对于辐射型配电网络的潮流计算,还是配网无功规划优化的计算,这种节点编号方法都是高效、实用的。本文也对并联电容器补偿装置的市场价格进行了调研,得出了不同的投资费用模型。依照本文配网无功规划优化的模型和算法,在《供电网计算分析及辅助决策软件》(简称CEES)计算平台上,编制了配网无功规划优化应用计算软件。将提出的改进遗传算法应用于IEEE33试验系统和多个实际配电网算例,结果表明本文提出的方法用于求解无功规划优化问题在计算精度和速度上都是很有效的。(本文来源于《重庆大学》期刊2008-05-01）
有效生成初始种群论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
配电网是将电源系统或输变电系统与用户设施连接起来,向用户分配电能和供给电能的重要环节。它具有R/X值较高、节点支路数目庞大、正常运行时网架呈辐射状等特点。合理的进行配电网无功规划优化是改善电压质量和降低网损的有效措施之一。配电网无功规划优化是在满足技术条件下,使配网电能损耗下降带来的经济效益与新增无功补偿设备所需增加投资之间的净收益最大。目前有多种配网无功规划优化方法,可分为工程导则或实用方法、经典优化算法、人工智能的优化法和混合法。其中,遗传算法的应用较为普遍。现有遗传算法在用于配网无功规划优化时,初始种群的产生一般是在补偿点个数人为事先设定的条件下进行的,这可能妨碍解的最优性;而且各点补偿容量上限及其初始补偿容量的确定也未见报道,不适当的方法可能使初始种群包含很大比例的无效解,使解空间太大而造成寻优速度缓慢和效率不高。本文基于一般遗传算法、配网节点优化编号和辐射状配网特点,提出了一种新颖的用于配电网无功规划优化的遗传算法,它能有效地生成初始种群。提出的方法既有序又随机,有序是因为它对补偿点进行无功补偿是按优化编号由大到小的顺序进行的,并且后补偿时的最大补偿组数自动考虑了先前补偿电容器的影响;同时它又是一种随机的方法,因为它对每个补偿点组数的选择是在零和最大补偿组数之间随机产生的。通过动态确定各节点无功补偿的组数上限及初始补偿组数,使得由此生成的初始种群包含的几乎全是可行解。另外,采用最大补偿效果下是否可获得净收益来筛选补偿节点以及初始种群中解,可大大缩小解空间;文中还对如何进行多组标准电容器容量在一个节点的补偿问题提出了一种简单有效的方法。本文采用的节点编号方法是通过新编号顺序和各父节点信息来汇总各节点下游潮流和上游支路。不管对于辐射型配电网络的潮流计算,还是配网无功规划优化的计算,这种节点编号方法都是高效、实用的。本文也对并联电容器补偿装置的市场价格进行了调研,得出了不同的投资费用模型。依照本文配网无功规划优化的模型和算法,在《供电网计算分析及辅助决策软件》(简称CEES)计算平台上,编制了配网无功规划优化应用计算软件。将提出的改进遗传算法应用于IEEE33试验系统和多个实际配电网算例,结果表明本文提出的方法用于求解无功规划优化问题在计算精度和速度上都是很有效的。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
有效生成初始种群论文参考文献
[1].江洁,王主丁,张宗益,李宏伟.基于有效生成初始种群的配电网无功规划优化遗传算法[J].电网技术.2009
[2].江洁.基于有效生成初始种群的配网无功规划优化遗传算法的研究[D].重庆大学.2008