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1、第33卷第10期中国电机工程学报Vol.33No.10Apr.5,20132013年4月5日ProceedingsoftheCSEE©2013Chin.Soc.forElec.Eng.71文章编号:0258-8013(2013)10-0071-08中图分类号:TM71文献标志码:A学科分类号:470·40自适应选择进化算法的多目标无功优化方法李鸿鑫,李银红,陈金富,段献忠(强电磁工程与新技术国家重点实验室(华中科技大学),湖北省武汉市430074)MultipleEvolutionaryAlgorithmsWithAdaptiveSelectionStrategiesforM
2、ulti-objectiveOptimalReactivePowerFlowLIHongxin,LIYinhong,CHENJinfu,DUANXianzhong(StateKeyLaboratoryofAdvancedElectromagneticEngineeringandTechnology(HuazhongUniversityofScienceandTechnology),Wuhan430074,HubeiProvince,China)ABSTRACT:Multi-objectiveevolutionaryalgorithms功优化领域已有广泛应用,但目前通过某种单一
3、算法求解的(MOEAs)basedonParetooptimalarecommonlyintroducedto方式由于进化算子的唯一性,难以保证进化过程不同寻优阶optimalreactivepowerflow(ORPF).However,existing段的普适性和鲁棒性,因此提出一种基于多种进化算法自适algorithmsformulti-objectiveORPF(MORPF),whichadopt应选择的多目标无功优化方法。通过分析已有多目标进化算evolutionoperatorwithsinglesearchcharacteristics,cannot法的特征,考
4、虑协调性与互补性,建立包含4类算法的备选obtainuniversalandrobustperformanceindifferentphasesof池;在进化过程不同阶段根据寻优性能自适应地确定备选算optimizationprocess.Inthispaper,anewmethodbasedon法的使用比例,从而综合多种算法的性能优势,提高整体寻multipleevolutionaryalgorithmswithadaptiveselection优效率。以IEEE30节点标准系统的多目标无功优化为算strategies(MEAASS)forMORPFwasproposed.
5、Basedon例,从帕累托前沿、外部解及C指标等方面与已有单一算analysisofcharacteristicsofstate-of-the-artMOEAs,and法的优化结果进行比较,表明所提新方法在整个进化过程中consideringtherulesofconsistencyandcomplementation,都显示出了更优的收敛特性。candidatealgorithmpoolcontainingfourdifferentalgorithms关键词:无功优化;多目标;多种进化算法;自适应选择;waspresented.Bymeansofadaptivelyfavo
6、ringindividual帕累托最优algorithmsthatexhibithigherreproductivesuccessduringthesearch,MEAASSsimultaneouslymergedthestrengthsof0引言multiplealgorithmsforpopulationevolution.Basedonthetest电力系统无功优化是指通过在线或离线的优caseofIEEE30bussystem,fromtheviewpointofPareto化计算,分析并给出利用已有的无功电压控制设备fronts,outersolutionsandC
7、metric,thecomputing提高电网安全性和经济性的控制方案或短期运行performanceofMEAASSwascomparedwithexistingpopularalgorithms.Thenumericalsimulationsdemonstratethat方式,主要用于指导电网的调度和运行。无功优化MEAASScanobtainbetterperformanceofconvergenceduring能够改善系统潮流分布,进而影响电网安全稳定、theentireoptimization
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