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时间:2020-03-28
《基于改进小生境遗传算法的Pareto多目标配电网重构.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第39卷第5期电力系统保护与控制Vl0I.39No.52011年3月1日PowerSystemProtectionandControlMat.1,2011基于改进小生境遗传算法的Pareto多目标配电网重构李伟,张振刚,闫宁(华北电力大学经济与管理学院,河北保定071003)摘要:配电网重构是一个多目标、多约束的复杂非线性组合优化问题,若采用传统的遗传算法处理此类问题,由于其易于陷入局部最优解和随着配电网规模的扩大搜索效率低的问题,难以得到理想结果。建立了Pareto多目标重构数学模型并提出一种改进小生境遗传算法来处理配电网重构问题。算法
2、主要有以下几种特点:设置个体之间的距离判别标准L为动态函数,保持了种群的多样性;采用最优保存策略,提高了算法的收敛速度;交叉、变异采用自适应规则,避免了算法陷入局部最优的情况。另外,Pareto多目标数学模型的引入也使算法更具实际工程意义,采用国外一个实际的配电网络对算法进行了验证。理论分析和算例表明,该算法具有高收敛性、快实时性和强全局稳定性的优点。关键词:配电网重构;Pareto多目标;小生境遗传算法;自适应;动态距离判别标准;最优保存策略Paretomulti—objeetivedistributionnetworkreconfig
3、urati0nbasedonimprovednichegeneticalgorithmLIWei,ZHANGZhen-gang,YANNing(SchoolofEconomicsandManagement,NorthChinaElectricPowerUniversity,Baoding071003,China)Abstract:Distributionnetworkreconfigurationisacomplexnon-linearcombinatorialoptimizationproblemwithmulti·objectivea
4、ndmulti—constrainedfeatures.Ifthetraditionalgeneticalgorithmisusedtodealwiththeseproblems,itisdificulttoobtainthedesiredresultbecauseitiseasytofallintolocaloptimalsolutionandithastheproblemoflowsearcheficiencywiththeexpansionofdistributionnetwork.ThispaperestablishesthePa
5、retomulti-objectivemathematicalmodelofreconfigurationandpresentsanimprovednichegeneticalgorithmtodealwiththeissueofdistributionnetworkreconfiguration.Thisalgorithmismainlycharacterizedbythefollowing:settingthedistancecriterionLbetweenindividualsasdynamicfunctiontomaintain
6、thepopulationdiversity;usingtheelitiststrategytoenhancetheconvergencespeedofthealgorithm,andapplyingtheadaptiveruleswhencrossoverandmutationtoavoidfallingintolocaloptima1.Inaddition,theintroductionoftheParetomulti—objectivemathematicalmodelmakesthealgorithmpossessmoreprac
7、ticalengineeringsignificance,andanabroadrealdistributionnetworkisusedtoprovethealgorithm.Theoreticalanalysisandexampleshowthatthisalgorithmhashilghconvergence,strongreal—timeandglobalstability.Keywords:distributionnetworkreconfiguration;Paretomulti—objective;nichegenetica
8、lgorithm;adaptive;dynamicdistancecriterion;elitiststrategy中图分类号:TM71文献标识码:A文章编号:1674.3415(201110
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