【摘 要】
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提出一种引入神经网络函数的自适应遗传算法,并将其应用到电力系统滤波器优化配置,致力于解决电网谐波污染问题。根据工程实际情况,建立滤波器的简化模型,以滤波器投资最少为
【机 构】
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福州大学电气工程与自动化学院,福建省电力有限公司
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提出一种引入神经网络函数的自适应遗传算法,并将其应用到电力系统滤波器优化配置,致力于解决电网谐波污染问题。根据工程实际情况,建立滤波器的简化模型,以滤波器投资最少为目标函数,以各节点谐波电压指标作为约束条件,采用改进的遗传算法进行寻优,最终实现有源电力滤波器的最优安装地点、安装个数和参数的优化选择。通过对IEEE实例计算与仿真分析,充分论证了所提出的改进算法及模型是正确而可行的。
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