模拟渔夫捕鱼寻优算法在多目标无功优化中的应用.pdf

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1、第39卷第21期电力系统保护与控制Vl0l-39NO．212011年11月1日PowerSystemProtectionandControlNov．1，2011模拟渔夫捕鱼寻优算法在多目标无功优化中的应用王汝田1，杨奠亮，王彬3，曾淑珍(1．东北电力大学电气工程学院，吉林吉林132012；2．福建省电力有限公司宁德电业局，福建宁德352100；3．湖北省十堰供电公司，湖北十堰442000)摘要：模拟渔夫捕鱼寻优算法(Optimizationa1gorithmonsimulatingthefisherfishing，SFOA)是模拟渔夫捕鱼

2、行为习惯而提出的一种新的智能算法。通过对该算法的研究，并将SFOA算法用于求解电力系统多目标无功优化问题。无功优化模型采用计及网损和电压平均偏离两个指标，并提出了基于考虑用户偏爱区域把目标函数转化为约束条件的方法，它可以有效地处理多目标优化问题。由于无功优化是多变量优化问题，而SFOA算法在处理多维问题时寻优速度受到限制，因此，采用在方体内随机初始化方法，简化了移动搜索和收缩搜索在方体内的复杂搜索，提高了算法的搜索速度。通过IEEE-30节点和IEEE一57节点算例仿真结果表明，该算法有较好的全局搜索性能和较稳定的收敛速度，能有效提高系统

3、运行的经济性和安全性关键词：模拟渔夫捕鱼的寻优算法；移动搜索；收缩搜索；多目标；无功优化Applicationofoptimizationalgorithmonsimulatingthefisherfishinginmulti-objectiveoptimalreactivepowerWANGRu-tian，YANGYan．1iang2，WANGBin，ZENGShu．zhenf1．SchoolofElectricalEngineering，NortheastDianliUniversity，Jilin132012，China；2．Nin

4、gdeElectricPowerBureauofFujianElectricPowerCompanyLtd，Ningde352100，China；3．ShiyanPowerSupplyCompany，Shiyan442000，China)Abstract：Optimizationalgorithmonsimulatingthefisherfishing(SFOA)isanoveloptimizationalgorithm，whichispresentedbasedonsimulatingthebehaviorandhabitoffishe

5、r’Sfishing．Bystudyingthealgorithm，itisusedforsolvingthepowersystemmulti-objectivereactivepoweroptimization(ORP)problem．ThemodelofORPincludeslinelossandaveragevoltageoffsetasoptimaltarget，andthemethodthatcantransformtargetfunctiontoconstraintbasedonuserreferenceregionispro

6、posed．ORPisanoptimizationproblemwithmulti—variable，andoptimizationspeedofSFOAwouldberestricted．Sothemethodofrandominitializationinthecubeisadopted，whichsimplifiesthemovingsearchandshrinkingsearchinthecubeandimprovesearchingspeed．ThesimulationresultsforIEEE··30nodesandIEEE

7、·-57nodessystemshowthatSFOAhasglobalsearchperformanceandsteadyconvergencerates，whichcanimprovetheeconomicsandsafetyofpowersystemeffectively．Keywords：simulatingfisher’Sfishingoptimizationalgorithm；movingsearch；shrinkingsearch；multi—objective；optimalreactivepower中图分类号：TM71文

8、献标识码：A文章编号：1674．3415(2011)21．0115．05无功优化问题是典型的非线性规划问题，具有多变0引言量、多约束、非线性、不连续等特点，在这一领域随着电力系统的规模不断增大