分布式电源选址定容的多目标优化算法

在综合考虑网损、电压质量和电流质量3个指标的基础上,建立了分布式电源选址定容的多目标决策模型,并提出了一种改进多目标微分进化算法(improved differential evolution for multiobjective optimization,IDEMO)。该算法引入混沌搜索策略以提高初始种群利用率,采用控制参数调整策略以克服算法对控制参数依赖性强的缺点,利用动态拥挤距离排序策略使得帕累托解集分布更加均匀,从而为最终决策提供了优良的候选方案。以上述算法求得的帕累托最优解集为决策矩阵,使用基于熵的序数偏好方法对最优解集进行排序,得到最终决策方案。在IEEE-33节点系统上对所提方法进行了测试,并从外部解、C指标和S指标3方面与其他3种多目标优化算法进行了比较,验证了所提算法具有良好的搜索性能。最后评价了所选方案的有效性。