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基于遗传算法的DG定容选址方法

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简介:
本研究提出了一种运用遗传算法优化分布式发电(DG)系统的容量及位置选择的方法,旨在提高电力系统效率和经济性。 基于遗传算法的DG选址定容--33节点 ```matlab clc; clear; close all; nbus = 33; % 总节点数 V = without_DG_process(nbus); % 初始电压值 voltval1 = V; % 记录初始电压 % 设置种群迭代参数 iter_max = 80; % 迭代次数 no_of_pop = 80; % 种群数量 prop_crsval = 0.7; % 交叉概率 (用于计算具体交叉对数) prop_mutval = 0.3; % 突变概率 (用于确定突变个体的数量) mu = 0.02; sigma = 2; % 初始化种群信息 int_tmp_pop.Position = []; int_tmp_pop.Cost = []; int_tmp_pop.Rank = []; int_tmp_pop.DominationSet = []; runpf(case33); % 运行潮流计算 ```

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客服
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  • DG
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    本研究提出了一种运用遗传算法优化分布式发电(DG)系统的容量及位置选择的方法,旨在提高电力系统效率和经济性。 基于遗传算法的DG选址定容--33节点 ```matlab clc; clear; close all; nbus = 33; % 总节点数 V = without_DG_process(nbus); % 初始电压值 voltval1 = V; % 记录初始电压 % 设置种群迭代参数 iter_max = 80; % 迭代次数 no_of_pop = 80; % 种群数量 prop_crsval = 0.7; % 交叉概率 (用于计算具体交叉对数) prop_mutval = 0.3; % 突变概率 (用于确定突变个体的数量) mu = 0.02; sigma = 2; % 初始化种群信息 int_tmp_pop.Position = []; int_tmp_pop.Cost = []; int_tmp_pop.Rank = []; int_tmp_pop.DominationSet = []; runpf(case33); % 运行潮流计算 ```
  • GAPSO.rar_GA_问题_中心_MATLAB应用
    优质
    本资源包提供基于MATLAB实现的遗传算法(GA)应用于解决中心选址问题的代码和示例。针对GAPSO相关研究,内含详细的注释与优化策略,适用于学术研究及工程实践。 遗传算法(GA)可以用于配送中心或工厂的选址决策,并且在程序设计过程中可以选择不同的编码方法。
  • 问题研究.zip
    优质
    本研究探讨了遗传算法在解决复杂选址问题中的应用,通过优化模型和仿真实验验证其有效性和高效性。 多约束选址问题是指在进行设施或服务点的布局选择时需要考虑多种限制条件的情况。这些问题通常涉及成本、交通便利性、市场需求以及环境因素等多个方面,在物流管理、城市规划等领域具有广泛应用价值。解决这类问题的方法包括数学建模和优化算法等手段,目的是找到满足所有约束的最佳位置方案。
  • 量受限P-median设施问题
    优质
    本研究探讨了在资源有限条件下利用遗传算法优化P-median模型进行设施选址的有效策略,旨在提高决策效率和解决方案的质量。 本研究基于启发式遗传算法解决带容量限制的P-median设施选址问题,在N个需求点中选出P个建设设施以满足全部需求,并且每个设施建设有容量上限。目标是实现距离与对应需求量乘积之和最小化。该方法采用轮盘法进行染色体种群进化,数据可以导入文件计算,同时支持动态调整种群规模及繁衍次数。
  • 分布式电源多目标研究
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    本研究聚焦于利用改进型多目标遗传算法优化分布式电源的选址与容量配置问题,旨在提高电力系统的效率和可靠性。 本研究基于多目标遗传算法探讨分布式电源的选址与容量确定问题。首先构建了包含分布式电源的基本配电网结构,并分析计算了接入前后网络损耗的变化情况。随后,以网损最小、电源容量最优及节点电压稳定性最高为优化目标,建立了多目标选址定容模型。通过改进的多目标遗传算法求解该模型,得到了最终的选址和容量配置结果以及Pareto前沿曲线。 本研究中的代码非常具有参考价值,是分布式电源定位与规模确定领域的必备工具之一。所采用的算法也较为新颖且实用,值得深入学习和应用。
  • 多目标分布式电源研究——MATLAB代码关键词:分布式电源,,多目标参考文档:店
    优质
    本文利用MATLAB编程,采用多目标遗传算法进行分布式电源的优化配置,旨在有效解决分布式电源的选址与容量确定问题。通过该方法能够兼顾经济性和可靠性等多重目标,实现对复杂电网环境下的最优解寻优能力,为实际工程应用提供技术支持和理论依据。 该MATLAB代码实现了基于多目标遗传算法的分布式电源选址定容模型。首先构建了一个包含分布式电源的基本配电网结构,并分析计算了接入前后系统的损耗情况。然后以最小化网损、最小化电源容量以及最大化节点电压稳定性为目标函数,建立了多目标选址定容模型。通过改进的多目标遗传算法求解该模型,得到了最终的选址定容结果及Pareto前沿曲线。这段代码是研究分布式电源选址和容量确定的重要工具,所使用的算法也很新颖,值得参考。
  • 实例解析与源码分享_halfvla_matlab代码_matlab_代码_代码
    优质
    本资源提供遗传算法实例解析及完整MATLAB源码,专注于解决选址问题。适合初学者学习和研究使用,帮助深入理解遗传算法的应用实践。 基于遗传算法的选址MATLAB代码及案例分析。这段文字描述的内容涉及使用遗传算法进行位置选择,并提供了相应的MATLAB编程实现以及实际应用案例的研究与探讨。
  • 物流MATLAB代码.zip
    优质
    本资源提供了一种运用遗传算法解决物流中心选址问题的MATLAB实现方案。通过优化模型,有效寻找最优或次优解以降低运输成本和提高服务效率。适合研究与实践参考。 遗传算法实现物流选址的Matlab代码可以用于优化物流中心的位置选择问题,通过模拟自然进化过程中的选择、交叉和变异操作来寻找最优解或近似最优解。这种方法在处理复杂多变量的问题时尤其有效,能够帮助企业在建立配送网络时降低运营成本并提高效率。
  • 分布式电源量优化改进
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    本研究提出了一种改进的遗传算法,旨在解决分布式电源在电网中的最优选址及容量配置问题,以提高电力系统的可靠性和效率。 利用遗传算法进行分布式电源的选址与容量确定,并考虑环境因素的影响。
  • MATLAB热电联产程序及热网、电网潮流计
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    本研究开发了基于遗传算法的MATLAB程序,用于优化热电联产系统的选址与容量配置,并进行热力网和电力网的潮流分析。 热电联产(Combined Heat and Power, CHP)是一种能够同时产生热能和电能的能源系统,通过有效地利用废热来提高能源利用效率。遗传算法(Genetic Algorithm)是模拟自然进化过程的一种优化方法,它使用基因交叉、变异和选择等操作搜索最优解。MATLAB是一款广泛应用于工程、数学和科学领域的强大科学计算软件。 在设计热电联产设备的选址定容方案时,需要综合考虑多个因素如能源需求量、设备容量以及热网与电网中的电力流动情况。为了找到最佳的位置及规模组合,可以采用遗传算法等优化技术进行求解。基于MATLAB编写的程序能够利用这些方法来实现对CHP系统的有效布局和配置,并确保其在实际应用中具有良好的可靠性和准确性。 这种使用遗传算法的Matlab程序可用来确定热电联产设备的最佳位置和规模,该过程需考虑热网及电网中的电力流动情况。通过这种方式可以提高能源使用的效率并减少碳排放量。