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1、分別以減少的有功網(wǎng)損最大和投資收益最高為目標(biāo)函數(shù),并將投資規(guī)模的限制以懲罰函數(shù)的形式加入到目標(biāo)函數(shù)中構(gòu)成增廣目標(biāo)函數(shù),以各個(gè)節(jié)點(diǎn)電壓符合要求以及各個(gè)設(shè)備不超過(guò)其電氣極限為約束條件,將每個(gè)可能安裝低壓側(cè)自動(dòng)無(wú)功補(bǔ)償裝置的位置作為基因,基因的取值反映補(bǔ)償裝置安裝與否及安裝的時(shí)間,在此基礎(chǔ)上運(yùn)用遺傳算法獲得考慮負(fù)荷變化情況下配電網(wǎng)低壓側(cè)無(wú)功補(bǔ)償裝置的單階段靜態(tài)和多階段動(dòng)態(tài)最優(yōu)規(guī)劃結(jié)果。討論了投資規(guī)模不加限制、限制總投資規(guī)模和限制各個(gè)階段投資規(guī)
2、模三種情況的處理方法。對(duì)實(shí)例的分析表明,提出的方法是可行的。 提出兩種啟發(fā)式算法(即最大降損效果法和靈敏度法),分別根據(jù)最大降損效果排序結(jié)果和靈敏度排序結(jié)果選出補(bǔ)償效益最明顯的節(jié)點(diǎn)作為無(wú)功補(bǔ)償候選節(jié)點(diǎn),實(shí)現(xiàn)低壓側(cè)自動(dòng)無(wú)功補(bǔ)償裝置安裝位置的優(yōu)化規(guī)劃,并與基于遺傳算法的優(yōu)化規(guī)劃結(jié)果進(jìn)行了比較。 運(yùn)用VC++語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)了上述算法,通過(guò)多個(gè)實(shí)際規(guī)劃算例的測(cè)試,結(jié)果表明:遺傳算法能夠解決單階段靜態(tài)和多階段動(dòng)態(tài)最優(yōu)規(guī)劃問題,其優(yōu)化效果
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