無(wú)功優(yōu)化方法的研究

科技信息專(zhuān)題論述效似乎不明顯,最好是多做以往的試題，關(guān)鍵是把握考試知識點(diǎn),理解設置等，建議先多看教材，熟練掌握各章內容.再做些練習,重在理解。相關(guān)概念。這一部分花太多時(shí)間，收效不大。建議學(xué)生熟練歷年的習題。這部分較難得高分,應該爭取得15-18分以上另外,這部分一-般有 2-4分反映最新知識的超綱題目，拿高分較難,應以上介紹了VFP等級考試的- 些基本情況和相關(guān)的應試策略,只該爭取拿12-16分。是幫助學(xué)生加深對VFP二級等級考試的理解以及幫助學(xué)生理順相關(guān)課對于VFP知識考點(diǎn)，其中選擇題的內容相對簡(jiǎn)單些,一- 般都是考察程內容。要想通過(guò)二級等級考試，更多是靠學(xué)生認真思考、上機實(shí)踐和對VFP基本概念的理解及常用函數的應用。對于常用函數,學(xué)生應該相互之間的溝通。把實(shí)驗書(shū)中出現的函數全部掌握,特別是二級考試大綱中提到的函數，重點(diǎn)掌握函數的寫(xiě)法和相應的功能。建議多做VFP學(xué)習指導和以往試參考文獻卷中的題目.在做題的過(guò)程中理解并掌握VFP的相關(guān)概念和常用函數。[1]苗哲，薛聯(lián)鳳.計算機與信息技術(shù)[J].2009. 26(6):106- 108.這部分比較容易得分,應該爭取拿8分以上。填空題涉及的知識面較廣，[2]汪楠.VFP等級考試淺談[J].電腦知識與技術(shù), 2008, 14(9):2951其中必考的有:數據庫的基本概念、常用命令與函數的使用.SE-2952.LECT- SQL命令、閱讀理解程序、面向對象程序設計的概念、常用屬性的[3]陳華生,單啟成.新編VFP5.0教程,蘇州大學(xué)出版社,2003年.無(wú)功優(yōu)化方法的研究河南城建學(xué)院電氣與電子工程系李曉輝 程漢蓬[摘要]無(wú)功優(yōu)化是電 力系統安全經(jīng)濟運行的核心問(wèn)題之一,它的目標是在滿(mǎn)足藥束條件的前提下,使系統的某個(gè)指標或多個(gè)指標達到最優(yōu)。本文較為詳細地分析了人工智能方法在無(wú)功優(yōu)化中的應用,即遺傳算法、模擬算法、專(zhuān)家系統、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )法等應用于無(wú)功優(yōu)化的基本思想。[關(guān)鍵詞]無(wú)功優(yōu)化電力系統 算法電力系統無(wú)功優(yōu)化是保證系統安全、經(jīng)濟運行的有效手段,是提高1.引可控變量數與約束數目,使算法較為有效,增加了實(shí)用意義。3.2模擬退火方法電力系統電壓質(zhì)量的重要措施之一一。 隨著(zhù)電力系統的復雜化，除了在系模擬退火算法是一-種隨機的啟發(fā)式搜索方法，實(shí)用于處理非線(xiàn)性統規劃、運行時(shí)要考慮無(wú)功優(yōu)化，隨著(zhù)高壓直流輸電、靈活交流輸電的規劃問(wèn)題，能以較大概率(理論證明能夠以概率1收斂導全局最優(yōu))求投入使用以及電力企業(yè)引進(jìn)電力市場(chǎng)的銷(xiāo)售理念,對無(wú)功優(yōu)化方案及得優(yōu)化問(wèn)題的全局最優(yōu)解。該算法模擬了金屬溶液冷卻或退火的過(guò)程,控制手段的要求也越來(lái)越苛刻,無(wú)功優(yōu)化方法受到了越來(lái)越多的關(guān)注，即退火過(guò)程中能量逐漸減小，而退火結束后,金屬的能量最小。該算法本文將對人工智能方法在無(wú)功優(yōu)化中的使用進(jìn)行- -定的探討。尋優(yōu)結束時(shí)能得到優(yōu)化問(wèn)題的最小值，但其參數的選取比較復雜。為了2.無(wú)功優(yōu)化方法分類(lèi)使最終解盡可能接近全局最優(yōu)，退火過(guò)程不能太快,但這又使算法的計所謂無(wú)功優(yōu)化，是指給定電力系統的結構參數及 負荷情況，通過(guò)對算時(shí)間過(guò)長(cháng)。目前模擬退火方法在小規模電力系統上的應用較好。某些控制變量的優(yōu)化，在滿(mǎn)足所有指定約束條件的前提下,使系統的某3.3人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )又稱(chēng)連接機制模型或并行分布處理模型，是由大量無(wú)功優(yōu)化問(wèn)題是-一個(gè)復 雜非線(xiàn)形規劃問(wèn)題，因其目標函數與約束簡(jiǎn)單元件廣泛連接而成的,用以模擬人腦行為的復雜網(wǎng)絡(luò )系統。十幾年條件的非線(xiàn)形、控制變量的高散性與連續性相混和等特點(diǎn)，到目前為來(lái),此理論研究取得了重大成果,提出了許多模型及其計算理論,并被止,尚無(wú)-一種切實(shí)可行、快速完善的無(wú)功優(yōu)化方法。無(wú)功優(yōu)化的關(guān)鍵集應用于電力系統的諸多方面。中在對非線(xiàn)性函數的處理、算法的收敏性和如何解決優(yōu)化問(wèn)題中高散3.4遺傳算法變量的問(wèn)題三個(gè)方面。遺傳算法是一種借鑒生物界自然選擇和自然遺傳札制的高度并由于無(wú)功優(yōu)化問(wèn)題本身的復雜性,對無(wú)功優(yōu)化的分類(lèi)十分不易。首行、隨機、自適應搜索方法，由Holland 創(chuàng )建的。遺傳算法采用隨機優(yōu)化先，目標函數有可能因側重點(diǎn)不-樣而存在差別，主要有以下幾種;保技術(shù),通過(guò)遺傳操作處理離散變量，以較大的概率求得全局最優(yōu)解,同證最優(yōu)電壓質(zhì)量使電壓與額定電壓值相差最小;系統有功損耗最小;無(wú)時(shí)可為實(shí)際工程問(wèn)題提供一系列的最優(yōu) .次優(yōu)解,以供根據具體情況進(jìn)功補償設備投資最小:變變壓器分接頭和電容器投切次數最少;行選擇。此算法用于無(wú)功優(yōu)化就是在電力系統環(huán)境下的一-組初始解,受以上幾種目標的多目標無(wú)功優(yōu)化等。其次,約束條件不盡相同,優(yōu)化方各種約束條件限制,通過(guò)適應值評估函數評價(jià)其優(yōu)劣,適應值低的函數法也有差異。其中普遍采用的是以系統有功網(wǎng)損最小為目標函數的優(yōu)被拋棄，適應值高的才有機會(huì )將其特性迭代到下一-輪解，最后趨向于最化模型。優(yōu)解。遺傳算法利用某種編碼技術(shù)作用于稱(chēng)為染色體的字符串.其基本就無(wú)功優(yōu)化的方法而言，大致可以分為常規優(yōu)化方法和人工智能思想是模擬由這些字符串組成的群體的進(jìn)化過(guò)程，核心操作是選擇、雜方法交和變異。目前，基于遺傳算法的無(wú)功優(yōu)化研究受到了較多的關(guān)注。電力系統常規優(yōu)化方法是從某個(gè)初始點(diǎn)出發(fā)，按照- -定的軌跡不例如一種修正的遺傳算法求解無(wú)功優(yōu)化問(wèn)題。該算法將原問(wèn)題分斷改進(jìn)當前解,最終收斂于最優(yōu)解。這類(lèi)優(yōu)化方法有線(xiàn)性規劃法、非線(xiàn)解為投資問(wèn)題和運行問(wèn)題;其中,運行問(wèn)題用逐次線(xiàn)性規劃法求解,而性規劃法、二次規劃方法及混和整數規劃法動(dòng)態(tài)法等。投資問(wèn)題用遺傳算法求解。將二者結合起來(lái)綜合了兩種方法的長(cháng)處。常規優(yōu)化方法對數學(xué)模型的依賴(lài)很高,但精確的數學(xué)模型較復雜，該算法縮小了求解空間,降低了求解維數,加快了收斂速度。難以適應實(shí)時(shí)控制要求;而粗略的數學(xué)模型又存在較大誤差。近年來(lái)，4.結基于對自然界和人類(lèi)本身的有效類(lèi)比而獲得啟示的人工智能方法受到無(wú)功優(yōu)化對改善電壓質(zhì)量、提高電力系統穩定性、減少網(wǎng)攢、提高了研究人員的注意。電力系統經(jīng)濟效益有著(zhù)十分重要的理論意義和現實(shí)意義。隨著(zhù)研究工3.人工智能方法作的深人以及各種先進(jìn)數學(xué)理論的發(fā)展,無(wú)功優(yōu)化方法會(huì )日益完善,在人工智能方法以專(zhuān)家系統、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )遺傳算法、模擬退火方法等電力系統中充分發(fā)揮其重要作用。為代3.1專(zhuān)家系統專(zhuān)家系統方法,在結合其它方法的基礎.上,根據專(zhuān)家經(jīng)驗設置初始[1]趙尤新,徐國禹用靈敏度法分析計算電力系統無(wú)功和電壓最優(yōu)值,并不斷調整控制參數的大小，直到取得一個(gè)比較好的解。 將專(zhuān)家系控制問(wèn)題.重慶大學(xué)學(xué)報，1995,8(4):1~11統應用于無(wú)功優(yōu)化的主要優(yōu)點(diǎn)在于以常規算法為基礎，與專(zhuān)家的知識[2]董元漢等.大系統無(wú)功最優(yōu)補償規劃計算的一種簡(jiǎn)化線(xiàn)性直接結合后功能增強，,充分利用了專(zhuān)家的大量先進(jìn)知識和經(jīng)驗。開(kāi)發(fā)的系統法.電力系統自動(dòng)化, 1987,11(5):3~11大都是基于專(zhuān)家經(jīng)驗和數值計算程序的混合。目前應用的較好的是一中國煤化工:電力系統無(wú)功率控制，北種基于專(zhuān)家知識合常規算法的混合型專(zhuān)家系統，該方法利用調度員的京:水啟發(fā)式知識和無(wú)功電源調壓的靈敏度因子，從可能的控制手段中選出13 ~fYHc N M H 1，.網(wǎng)技1.19000少數有效措施，以減少優(yōu)化變量的數目和約束的數目，然后用線(xiàn)性整數規劃的分支定界法求解。該方法有如下特征:控制方法- -次求出;電容[5]趙尤新，徐國禺靈敏度法分析計算電力系統無(wú)功和電壓最優(yōu)控器和變壓器分接頭作為離散變量處理，避免了將其作為連續變量所引制問(wèn)題[]重慶大學(xué)學(xué)報，1985(2);1~11人的取整過(guò)程以及由此引起的優(yōu)化結果不是可行解的問(wèn)題;盡量降低