基于多目标人工搜索群算法的分布式电源优化

TM731; 分布式电源优化是配电网规划的重要环节,多目标优化算法是该环节的关键因素,目前用于解决这类问题的算法大都将多目标转化为单目标,一定程度上忽略了各目标间的相关性.为解决该问题,提出了一种改进入工搜索群算法,结合Pareto理论,针对每个优化目标并行搜索寻优,配合构建外部存档集,做到对各个目标之间关系的协调,解决了人工搜索群算法不能处理多目标优化问题的缺陷.针对改进算法存在的收敛精度不高,容易陷入早熟的情况,引入动态参数进行调整,改善了算法性能.最后以30节点系统为例,建立了考虑DG投资运行成本、有功网损及节点电压偏移的多目标优化模型,利用改进算法完成优化,通过与粒子群算法的效果对比,...

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Bibliographic Details
Published in电测与仪表 Vol. 58; no. 2; pp. 34 - 39
Main Authors 周小婷, 陈堂功, 范佳莹, 吕殿利, 王梦莹
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 河北工业大学省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室,天津300130 15.02.2021
河北工业大学河北省电磁场与电器可靠性重点实验室,天津300130%河北工业大学省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室,天津300130
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ISSN1001-1390
DOI10.19753/j.issn1001-1390.2021.02.006

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Summary:TM731; 分布式电源优化是配电网规划的重要环节,多目标优化算法是该环节的关键因素,目前用于解决这类问题的算法大都将多目标转化为单目标,一定程度上忽略了各目标间的相关性.为解决该问题,提出了一种改进入工搜索群算法,结合Pareto理论,针对每个优化目标并行搜索寻优,配合构建外部存档集,做到对各个目标之间关系的协调,解决了人工搜索群算法不能处理多目标优化问题的缺陷.针对改进算法存在的收敛精度不高,容易陷入早熟的情况,引入动态参数进行调整,改善了算法性能.最后以30节点系统为例,建立了考虑DG投资运行成本、有功网损及节点电压偏移的多目标优化模型,利用改进算法完成优化,通过与粒子群算法的效果对比,验证了算法的有效性.
ISSN:1001-1390
DOI:10.19753/j.issn1001-1390.2021.02.006