改进的自适应遗传算法在PMU最优配置中的应用

摘要：

同步相量测量单元(PMU)可对电力系统进行实时数据采集，实现各节点的同步测量，由于经济和技术等方面的原因，每个节点都配置PMU不现实。介绍了一种基于自适应遗传算法(AGA)的改进的自适应遗传算法(JAGA)，用以解决PMU最优配置问题。通过初始配置原则，缩小了自适应遗传算法的寻优范围，从而提高了求解速度。最后利用IEEE 14、IEEE 39、IEEE 57节点系统对前述两种方法进行了对比验证。

关键词： 同步相量测量单元 最优配置 自适应遗传算法 电力系统 数据采集

作者: 李新振 滕欢

作者单位: 四川大学,电气信息学院,四川省,成都市 610065

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十四届学术年会

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 1238-1243

在线出版日期: 2008-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）