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Reactive power optimization using repeated genetic algorithm and data prediction

机译:使用重复遗传算法和数据预测的无功优化

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摘要

This paper gives 3000 solutions for reactive power optimization using repeated genetic algorithm. The objective function is minimization of voltage deviations at load buses and the control actions are changes in generator excitations, capacitor switching and tap changing transformers. IEEE30 bus system is the test data and simulated on MATLAB. New data prediction algorithm is given.
机译:本文给出了3000种使用重复遗传算法进行无功优化的解决方案。目标功能是最小化负载母线上的电压偏差,控制作用是发电机励磁,电容器开关和抽头变换变压器的变化。 IEEE30总线系统是测试数据,并在MATLAB上进行了仿真。给出了新的数据预测算法。

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