【摘 要】
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针对智能电网有功优化调度问题,在传统格雷码加速遗传(GAGA)算法的基础上引入渔夫捕鱼算法来实现迭代算法的收缩搜索;构建Hadoop云平台实现对智能电网有功优化调度的应用。实
【机 构】
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国网安徽省电力有限公司,中国科学技术大学
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(10475079);国家电网公司科技项目(521200130M0R)~~
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针对智能电网有功优化调度问题,在传统格雷码加速遗传(GAGA)算法的基础上引入渔夫捕鱼算法来实现迭代算法的收缩搜索;构建Hadoop云平台实现对智能电网有功优化调度的应用。实例验证表明:改进型GAGA算法通过引入农夫捕鱼算法提高了单次迭代时间成本,减少了总的计算迭代次数,降低了总计算时间,同时保证了算法不会陷入局部最优解;在高复杂度的智能电网有功优化调度方面降低了计算量,提高了算法的计算效率。
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