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[其他资源] 基于改进的遗传–模拟退火算法和误差度分析原理的 PMU 多目标优化配置

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    [LV.4]偶尔看看III

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    发表于 2020-12-26 15:40 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    基于改进的遗传–模拟退火算法和误差度分析原理的 PMU 多目标优化配置   9 `+ }" n2 c- M! F9 V8 I4 J. V

    ' ]( M0 f/ D$ S! u       为了进一步优化同步相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)配置的合理性和效率,提出了一种新的误差度分析原理,并使用改进的遗传–模拟退火算法对多个IEEE 标准测试系统进行了优化配置。该原理同时考虑了测量冗余度和状态估计的精度,并且避免引入雅可比矩阵,还具备可观测性分析的功能。研究结果表明:该算法不仅可以找到满足全网可观测性的所有PMU 数目的配置解,而且进一步提升了全网的测量精度,从而证明了其有效性和优越性。
    9 d* L  ]9 A8 N# D, L/ ~! b5 G7 P: A; L
    关键词:改进的遗传–模拟退火算法;同步相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)配置;状态估计;全网可观测性;多目标优化;Pareto 最优解7 K; y2 D8 ~8 K! _& A

    搜术网soosci.com_基于改进的遗传–模拟退火算法和误差度分析原理的PMU多目标优化配置.pdf

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