一种改进的分布估计算法在配网重构中的应用
提出一种结合Bayesian统计推断理论和分布估计思想的混合遗传算法,利用这种算法进行配电网络的优化调整,给出了一种新的配网重构方法.工作原理为:以有功网损最小作为目标函数,随机产生一定规模种群,通过优势群体及群体中的最优个体提供的信息,不断更新先验概率和条件概率,并用更新后的先验概率模型和条件概率模型通过贝叶斯推理得到后验概率模型,通过后验概率模型不断的采样产生新的适应度更好的个体,最终得到全局最优解.最后,通过算例仿真证明了这种混合遗传算法能够找到全局最优解,通过和单纯的分布估计算重构结果比较,表明该算法在计算速度、寻解的准确性方面更有效.
配电网重构 分布估计算法 贝叶斯推理 后验概率
孙涛
国网甘肃省电力公司电力科学研究院 兰州市 730050
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2013-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）