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基于负荷预测和非支配排序遗传算法的人工相序优化方法

韩平平 潘薇 张楠 吴红斌 仇茹嘉 张征凯

电力系统自动化2020，Vol.44Issue(20)：71-78,8.
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电力系统自动化2020，Vol.44Issue(20)：71-78,8.DOI:10.7500/AEPS20200313003

基于负荷预测和非支配排序遗传算法的人工相序优化方法

Optimization Method for Artificial Phase Sequence Based on Load Forecasting and Non-dominated Sorting Genetic Algorithm

韩平平 1潘薇 1张楠 1吴红斌 1仇茹嘉 2张征凯3

作者信息

  • 1. 安徽省新能源利用与节能省级实验室(合肥工业大学),安徽省合肥市 230009
  • 2. 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院,安徽省合肥市 230601
  • 3. 国网安徽省电力有限公司,安徽省合肥市 230061
  • 折叠

摘要

关键词

节能降损/负荷曲线建模/Elman神经网络/负荷预测/非支配排序遗传算法(NSGA2)/相序优化

引用本文复制引用

韩平平,潘薇,张楠,吴红斌,仇茹嘉,张征凯..基于负荷预测和非支配排序遗传算法的人工相序优化方法[J].电力系统自动化,2020,44(20):71-78,8.

基金项目

国家自然科学基金区域创新发展联合基金资助项目(U19A20106). （U19A20106）

电力系统自动化

OA北大核心CSCDCSTPCD

1000-1026

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