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1、第32卷第1期四川电力技术Vo1.32。No.I2009年2月SichuanElectricPowerTechnologyFeb.,2009快速多目标无功优化方法在实际系统中的应用张建。牛霞,刘晓东。张安安,潘家和(1.广汉供电局,四川广汉618300;2.四川大学电气信息学院,四川成都610065;3.宜宾电业局,四川宜宾644002)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£一支配域为基
2、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£一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。关键词:区域无功电压自动控制;无功优化;多目标优化;£一MOEAAbstract:TheMOEAmethodshavebeenusedinreactivepoweroptimization,butduetoitsshortcomings,suchastimecon-sumingcomputationandpoorapplicabilit
3、y,itisdifficulttobeusedinactualcontro1.Afuzzymulti—objectivereactivepoweroptimizationapproachbasedon8一domination.includingnewfuzzymulti—objectivesfunction,adaptive£一dominationalgo—rithmandpost—evaluationfuzzylogiccontroller,hasbeenusedtoovercomethoseshortcomings.Itsappli
4、cationtoareal35nodessystemshowsthemethodcanmaintaingoodsearchresultsandsavealotcomputationtime.Keywords:areavohage/Varcontrol;reactivepoweroptimization;multi—objectiveoptimization;s—MOEA中图分类号:TM732文献标识码:A文章编号:1003—6954(2009)O1—0079一O5无功和电压控制问题对电力系统的安全运行和到问题的Pareto最优解集,然后
5、再根据具体要求选取经济操作而言具有十分重要的意义。其本质是通过最优的单个解。与先评价方法相比,后评价方法具有对诸如发电机端电压、变压器挡位以及并联电容器组以下优点:①能得到优化问题的Pareto最优解集;②等控制变量的适度调节,使得系统电压水平保持在可对非凸、离散空间也有良好的搜索能力¨。目前,一以接受的范围之内,同时尽量减小系统网损。些学者分别运用了基于免疫算法的后评价方法,对这样一个多目标、多约束非线性混合规划问题以及基于遗传算法NSGAIIJ、SPEA2L5的后评价方的求解,国内外学者采用了大量的方法,做了许多有法求解了多目标无功
6、优化问题,而基于遗传算法的各益的尝试。根据其对目标函数的处理方法,这里将这种多目标进化算法(Multi—ObjectiveEvolutionaryA1一些方法大致分为两类:先评价方法和后评价方法。所gorithm,MOEA)被公认为寻找Pareto最优解集,能力谓先评价方法是指通过对多个目标函数的比较,根据最强,应用也最为广泛。这里,将一种基于£一支配某种倾向度将这多个目标函数转化为单目标函数求域的MOEA方法应用于实际系统,克服了目前后评解,其最经典的方法就是权重法和罚函数法。权重法价多目标优化方法普遍存在的寻优时间长的问通过一组和为
7、1的权重因子将多个目标函数合成为题¨,并通过模糊控制器实现Pareto非受支配最优一个目标函数¨。’。’卜;罚函数法则将某些目标函数解的选择。作为惩罚项与基本目标函数相加,是一种特殊化的权重法。但权重法在将多目标优化问题简单化时1无功优化模型也带来了两个根本性的问题¨:①难以选择一组合理的权重矢量,使寻优结果收敛到Pareto最优解集前1.1模糊多目标函数沿;②权重法不能解决非凸空间寻优问题。而多目标参考文献[1]所提出的模糊网损和电压水平模无功优化问题的目标空间正是一个多维、离散并且不糊隶属度函数,根据文中的具体应用将其做最小化调一定
8、为凸的空间,因而用权重法处理多目标无功优化整,0代表满意度最大,l代表满意度最小。问题并不是最好的选择。后评价方法是通过首先找(1)网损模糊隶属度函数·79·第32卷第1期四川电力技术Vo1.32。No.1
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