基于多目标飞峨算法的电力系统无功优化研究

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1、第44卷第11A期计算机科学Vol.44No.11A2017年11月COMPUTERSCIENCENov.2017基于多目标飞峨算法的电力系统无功优化研究李伟E昆1阙i皮2王万良1倪立洲3(浙江工业大学计算机科学与技术学院杭州310023)1(国网浙江省电力公司电力控制研究所杭州310000)2(杭州天丽科技有限公司自动化控制研究所杭州310000)3摘要鉴于电力需求的日益增长与传统元功优化方法的桓栓，如何更加合理有效地解决电力系统的元功优化问题逐渐成为了研究的热点。提出一种多目标飞娥扑火算法来解决电力系统多目标元功优化的问题，算法引入固定大小的外部储存机制、自

2、适应的网格和筛选机制来有效存储和才是升无功优化问题的柏累托最优解集，算法采用CEC2009标准多目标测试函数来进行仿真实验，并与两种经典算法进行性能的对比分析。此外，在电力系统IEEE30节点上将该算法与MOPSO，NGSGA-11算法的求解结果进行比较分析的结采表明，多目标飞娥算法具有良好的性能，并在解决电力系统多目标无功优化问题上具有良好的潜力。关键词多目标优化，进化算法，无功优化，飞娥扑火，电力系统中圄法分类号TP182文献标识码AMulti-objectiveMoth-f1ameOptimizationAlgorithmßasedOptimalReact

3、ivePowerDispatchforPowerSystemLIWei-kun1QUEB02WANGWan-liang1NILi-zhou3(Col1egeofComputerScience&Technology,ZhejiangUniversityofTechnology,Hangzhou310023,China)'CInstituteofPowerControl,StateGridZhejiangElectricPowerCompany,Hangzhou310000,China)2CInstituteofAutomationControl,HangzhouT

4、elekTechnologyCo.,Ltd.,Hangzhou310000,China)3AbstractInviewoftheincreasingpowerenergydemandandthedrawbackofconventionalreactivepoweroptimizationmethods,howtoeffectivelysolvethereactivepoweroptimizationhasbecomeahotspotinpowerresearch.Thispaperproposedamulti-objectivemodelofreactivepo

5、weroptimizationproblemsinpowersystemandamulti-objectivemoth•flameoptimizationalgorithm(MOMFA)tooptimizeproblemswithmultipleobjectivesforthefirsttime.Afixed-sizedexternalarchive,gridandselectmechanismareintegratedtotheMOMFAformaintainingandimprovingtheparetooptimalsolutions.Thepropose

6、dalgorithmiscomparedwithtwowell-knownalgorithmsonCECmulti-objectiveoptimizationtestproblems.Moreover,theproposedalgorithmwassimulatedinrealpowersystemdataandcomparedwithtwowell-knownalgorithms:multi-objectiveparticleswa口丑optimization(MOPSO)andnon-dominatedsortinggeneticalgo•rithmvers

7、ion2(NSGA-ID.Theresultsdemonstratethattheproposedalgorithmisoutperformsotheralgorithmsinreact1vepoweropt1lmzatlOl1.KeywordsMulti-objectiveoptimization,Evolution且ryalgorithm,Reactivepoweroptimization,Moth-flame,Powersystem统电压值达到合格值，同时全网有功损耗最小[1J。一方面，电引言力系统的无功优化问题属于典型的多目标非线性复杂优化问随着电力需求

8、的日益增加，传统解决优化