快速多目标无功优化方法在实际系统中的应用

被引:2
作者
张建 [1 ]
牛霞 [1 ]
刘晓东 [1 ]
张安安 [2 ]
潘家和 [3 ]
机构
[1] 广汉供电局
[2] 四川大学电气信息学院
[3] 宜宾电业局
关键词
区域无功电压自动控制; 无功优化; 多目标优化; ε-MOEA;
D O I
暂无
中图分类号
TM711 [网络分析、电力系统分析];
学科分类号
摘要
多目标进化算法(MOEA)已经被应用到电力系统无功优化这一问题的求解,但是由于MOEA算法需要相当长的寻优时间,同时其优化结果针对性不强,因此难以用于电网的无功电压自动实时控制。将以ε-支配域为基础的多目标优化方法应用到实际系统的无功电压自动实时控制中,该方法包括多目标模糊评价函数、自适应ε-MOEA优化算法以及后评价模糊控制器。通过在一个实际35节点系统上的应用,验证了所提方法的有效性与实用性。
引用
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高电压技术, 2005, (09) :69-71+83
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[6]   Combining convergence and diversity in evolutionary multiobjective optimization [J].
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