Advertisement

粒子群无功优化资料.rar

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本资料集聚焦于粒子群算法在电力系统无功功率优化中的应用研究，包含理论分析、仿真模型及实验结果。适合电气工程与自动化领域的研究人员和学生参考学习。 适用于电力系统分析及最优潮流计算的工具或方法。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 粒子群无功优化资料.rar
    优质
    本资料集聚焦于粒子群算法在电力系统无功功率优化中的应用研究，包含理论分析、仿真模型及实验结果。适合电气工程与自动化领域的研究人员和学生参考学习。 适用于电力系统分析及最优潮流计算的工具或方法。
     
  • 基于粒子群算法的潮流无功优化
    优质
    本研究提出了一种基于粒子群算法的电力系统潮流无功优化方法，有效提高了电网运行效率和稳定性。 用于潮流无功优化的方案可以有效提升电力系统的运行效率和稳定性。通过精确计算各节点电压、功率因数以及网络损耗，该方法能够实现电网资源的最佳配置，减少不必要的能源浪费，并提高供电质量。此外，在面对突发状况时，此策略还能快速调整系统参数以维持正常运作状态，确保用户持续获得稳定可靠的电力供应。 这种方法适用于多种场景下对配网或主网进行优化控制和管理，是现代智能电网建设不可或缺的一部分。通过不断的技术革新和完善算法模型，潮流无功优化技术将在未来发挥更加重要的作用，为构建高效、绿色的新型能源体系奠定坚实基础。
     
  • 基于粒子群算法的无功功率优化程序
    优质
    本程序利用粒子群算法进行电力系统中的无功功率优化，旨在提高电网效率和稳定性，减少电能损耗。 基于粒子群算法的配电网无功优化程序利用了IEEE30节点在MATLAB环境中进行编程实现。
     
  • 基于粒子群算法的无功功率优化程序
    优质
    本程序采用粒子群算法进行电力系统的无功功率优化，旨在提高系统稳定性及效率，减少电能损耗。 基于粒子群算法的无功优化程序是用MATLAB编写完成的，并采用了14节点RPO模型以及自适应权值调整方法。
     
  • Chapter 14: PID Controller Optimization Design Using Particle Swarm Algorithm.rar_PID粒子群_优化PID_粒子群优化_
    优质
    本资源详细介绍利用粒子群算法对PID控制器进行优化设计的方法，涵盖理论分析与仿真验证，适用于自动控制领域的研究和应用。 第14章 基于粒子群算法的PID控制器优化设计 粒子群算法是一种有效的参数优化方法，在本章中我们将其应用于PID控制器的设计与改进。通过利用粒子群算法，可以有效地寻找最优或接近最优的PID控制参数，从而提高系统的性能和稳定性。
     
  • 粒子群算法相关资料.rar
    优质
    本资源包包含多种粒子群优化算法的相关文档和代码示例，适用于初学者快速入门及研究人员深入研究。 这里包含四个资源： 1. IEEE33节点配电网Simulink模型。 2. 基本粒子群算法的IEEE30节点无功优化。 3. 基于粒子群算法的配电网无功优化。 4. 基于粒子群算法的无功优化MATLAB源代码，适用于IEEE30节点。
     
  • GAPSO遗传粒子群优化算法.rar
    优质
    本资源包含一种创新性的混合智能优化算法——GAPSO（遗传粒子群优化）算法。该算法结合了遗传算法与粒子群优化的优点，特别适用于解决复杂的全局优化问题。提供详细的算法描述、流程图以及应用示例代码。 这段代码是用于毕业设计的MATLAB程序，包含了对传统粒子群算法进行改进后的三个版本：混沌粒子群算法和GAPSO算法。经过测试，这些改进方法的效果相当不错。请注意这是一段源代码。
     
  • 三维粒子群算法.rar_粒子群优化_三维粒子群_粒子群三维算法
    优质
    本资源介绍了一种创新性的优化算法——三维粒子群算法，该方法在传统粒子群优化技术基础上进行了拓展和改进，适用于复杂问题空间中的高效寻优。 在三维粒子群算法的应用示例中，在x、y、v三个变量的情况下求解适应函数的最小值。惯性因子设定为0.8，加速因子分别为2。
     
  • PID控制器的粒子群算法优化设计.rar_PID 粒子群_优化PID matlab_粒子群pid控制_粒子群算法 PID_
    优质
    本资源包含基于MATLAB的PID控制器优化设计，采用粒子群算法（PSO）改进传统PID控制参数，实现系统更优性能。适用于自动化、机械工程等领域研究与应用。 基于粒子群算法的PID控制器优化设计在MATLAB智能算法领域具有重要意义。该方法通过利用粒子群算法的独特优势来改进PID控制器的性能参数，从而实现更高效的控制策略。