简介:摘要本文对遗传算法(Geneticalgorithm(GA))、粒子群算法(Particleswarmoptimization(PSO))、细菌觅食算法(Bacterialforgingalgorithm(BFA))在中小型电力系统调度中的应用进行了对比分析,说明了以上三种算法在最优潮流计算中的性能特点。首先,对三种自启发算法的原理进行了简单的介绍;其次,考虑以发电费用最少为目标函数编写三种自启发算法在实际电力系统最优潮流计算的代码;最后,为了充分说明各种自启发算法的全局寻优能力以及每种算法计算小型、中型电力系统最优潮流时的不同特点,本文将三种自启发算法分别应用到IEEE30和IEEE118节点系统最优潮流的计算中。通过三种自启发算法计算结果之间的相互比较、分析,说明了各种自启发算法在计算最优潮流时的性能和特点。
简介:摘要为了消除和减小滑坡变形多点监测中的误差,正确评价滑坡体的整体工程地质特性及其时效性,采用基于交互式融合算法对西南某滑坡变形进行动态分析。在融合了监测年间的水平位移和垂直位移数据后,综合判断滑坡体的依时性工程特性。融合结果表明该滑坡体先后经历了缓慢变形期、匀速变形期、加速变形期和急剧变形期,表明该滑坡体具有阶段性变化的特点,且降雨入渗是引起该滑坡发生位移变形的主要因素,结果符合滑坡体变形特征的自然规律。同时修正了传统方法不考虑传感器自身因素的局限性,合理利用融合方法的互补性,消除了部分传感器采集数据的模糊性、不确定性和随机性,证明了该方法在滑坡动态变形监测与分析中具有有效性和可行性。