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基于粒子群算法的負荷頻率特性研究
摘要:首先研究負荷模型參數(shù)對電網(wǎng)仿真頻率動態(tài)過程影響的程度,確定負荷模型參數(shù)辨識靈敏度:隨后采用基于粒子群優(yōu)化算法的故障擬合法進行負荷頻率特性參數(shù)辨識,這對異步聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)或孤網(wǎng)系統(tǒng)負荷建模仿真具有重要的實施意義。
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基于粒子群算法的負荷頻率特性研究
摘要:首先研究負荷模型參數(shù)對電網(wǎng)仿真頻率動態(tài)過程影響的程度,確定負荷模型參數(shù)辨識靈敏度:隨后采用基于粒子群優(yōu)化算法的故障擬合法進行負荷頻率特性參數(shù)辨識,這對異步聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)或孤網(wǎng)系統(tǒng)負荷建模仿真具有重要的實施意義。
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基于免疫網(wǎng)絡感知結構機理環(huán)境下自適應粒子群優(yōu)化研究
摘要：基于粒子群優(yōu)化算法環(huán)境中的全體粒子與自身的搜索經(jīng)驗，利用基于免疫網(wǎng)絡感知結構機理系統(tǒng)作為一種自適應維持群體多樣性與自我調節(jié)性，以及導致基于免疫機制的算法所具有的整體、局部搜索能力強等特點，使得這類算法在函數(shù)優(yōu)化、組合優(yōu)化、模式識別、數(shù)據(jù)挖掘及機器學習等方面得到了有效應用。同時，采用免疫網(wǎng)絡感知結構機理系統(tǒng)的克隆選擇機制，提出了基于免疫網(wǎng)絡感知結構機理的粒子群優(yōu)化算法。
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具有量子行為的粒子群優(yōu)化算法慣性權重研究
具有量子行為的粒子群優(yōu)化算法慣性權重研究
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基于具有量子行為的粒子群優(yōu)化算法慣性權重研究及應用
基于具有量子行為的粒子群優(yōu)化算法慣性權重研究及應用
