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進入90年代以來,啟發式方法、人工神經網絡)/專家系統方法、基于隨機化優化技術的方法,包括遺傳算(GeneticAlgorithmGA)、模擬退火(SimulatedAnnealing,SA)以及禁忌搜索(TabuSerch,IS)等己在配電網電容器優化配置問題中得到應用。相對于解析方法和數學規劃方法來說,啟發式方法以及專家系統方法直觀,易于理解,實現起來簡單,但是不能確保得到優解;針對不同的配電系統負荷狀態,將人工神經網絡方法應用于電容器優化配置需要頻繁訓練樣本對于一個有一定規模的配電網,要得到所有可能的負荷模式是困難的,而訓練樣本也需要大量的時間;基于隨機化優化技術的方法由于能有效處理不可微的目標函數,特別適合于解決組合優化問題,實踐證明這些隨機化優化方法具有比傳統優化方法更好的全局尋優能力,但其收斂性及計算速度有待進一步提高。
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