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基于混合GEP的配电低压台区综合评价算法
  • ISSN号:1001-1390
  • 期刊名称:《电测与仪表》
  • 时间:0
  • 分类:TM933[电气工程—电力电子与电力传动]
  • 作者机构:[1]国网南通供电公司,江苏南通226001, [2]全球能源互联网研究院,北京102209, [3]南京邮电大学,南京210023
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(51507084);中国博士后基金资助项目(2016M591890)
中文摘要:

配电低压台区的综合评价对于智能配电网的运行监控至关重要。针对现有的这些配电网综合评估方法存在主观性强、评价指标体系复杂多样等问题,提出了基于混合基因表达式编程的配电低压台区综合评价算法。首先利用粗糙集的思想,通过对综合评价决策表依赖度的计算快速求解最优约简。在此基础上,利用基因表达式编程挖掘配电低压台区综合评价函数,最后基于该函数模型达到评价和预测配电低压台区运行状态的目的。仿真实验表明,对于复杂高维的配电低压台区综合评价决策信息,所提出的算法具有较高的挖掘效率和预测准确率,同时具有较强的实用性。

英文摘要:

Comprehensive evaluation of distribution low voltage station area is essential for the operation and monito- ring of smart distribution network. The existing comprehensive evaluation methods of the low voltage station area is very subjective, and the factors affecting the comprehensive evaluation are too many to lead to the low accuracy of the evaluation model. In order to solve this problem, comprehensive evaluation algorithm of low voltage station area in smart distribution network based on hybrid gene expression programming is proposed which combines with rough set theory. Firstly, based on the idea of rough set, the optimal reduction is solved by the calculation of the dependence degree of the comprehensive evaluation decision table. Secondly, comprehensive evaluation function of low voltage sta- tion area in distribution network is mined by gene expression programming. Finally, the purpose of the evaluation and prediction of the low voltage station area operation state is evaluated based on the function model. Experimental results show that comprehensive evaluation function model on distribution low voltage station area based on the proposed algo- rithm has high efficiency of function mining, accuracy of prediction and strong practicality.

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期刊信息
  • 《电测与仪表》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:哈尔滨电工仪表研究所
  • 主办单位:哈尔滨电工仪表研究所
  • 主编:刘献成
  • 地址:哈尔滨市松北区创新路2000号
  • 邮编:150028
  • 邮箱:dcyb@vip.163.com
  • 电话:0451-86693434 86611021
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-1390
  • 国内统一刊号:ISSN:23-1202/TH
  • 邮发代号:14-43
  • 获奖情况:
  • 中文核心期刊,中国科技论文统计用刊,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:15546