基于差分进化粒子群算法的多目标无功优化

被引：21

作者：

简献忠 ^{[1
]}

李莹 ^{[1
]}

范建鹏 ^{[1
]}

柏勰文 ^{[2
]}

杨延安 ^{[2
]}

机构：

[1] 上海理工大学电气工程系

[2] 中国电子科技集团公司第二十三研究所

来源：

控制工程 | 2015年 / 22卷 / 01期

关键词：

无功优化; 多目标; 差分进化; 粒子群优化算法; 非支配排序;

D O I：

10.14107/j.cnki.kzgc.131888

中图分类号：

TM714.3 [系统中能量损失的降低及无功功率的补偿];

学科分类号：

080802 [电力系统及其自动化];

摘要：

针对电力系统有功网损最小、电压水平最好和电压稳定裕度最大的多目标无功优化问题,提出一种基于差分进化的改进多目标粒子群优化算法。该算法通过对Pareto最优解集的差分进化来增加Pareto最优解的多样性,通过拥挤距离来控制精英集中非支配解的分布,以提高对种群空间的均匀采集;采用擂台赛法则构造多目标Pareto最优解集,较大程度的提高了算法的运行效率;自适应惯性权重和加速度因子的动态变化可增强算法的全局搜索能力。将该算法在IEEE14、IEEE30节点标准测试系统上进行了无功优化仿真,结果表明,基于差分进化的改进多目标粒子群优化算法能够在保持Pareto最优解的多样性的同时具有较好的收敛性能,为多目标无功优化提供了一种新的方法。

引用

页码：113 / 117

页数：5

共 5 条

[1]

一种改进粒子群优化算法在多目标无功优化中的应用 [J].