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电力系统经济调度和无功优化中的多目标算法研究

作　者: 孙东杰
导　师: 毛弋
学　校: 湖南大学
专　业: 电气工程
关键词: 电力系统多目标优化经济调度无功优化
分类号: TM714
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

多目标优化算法是一种用于解决现实工程问题的优化方法。现实世界中的大部分问题都涉及多个目标,这些目标不是独立存在的,而是相互联系相互耦合在一起。电力系统中的很多问题都具有多个设计目标,将多目标算法应用于电力系统优化中,可以得到多个解决方案和策略以供操作人员根据当时的实际情况做出选择。本文在对电力系统经济调度运行、无功优化的目的和意义以及对多目标优化算法在电力系统的应用现状做了简要介绍之,围绕电力系统经济调度和无功优化问题中的多目标算法展开研究,全文的结构如下：首先详细阐述了并行粒子群算法在多目标无功优化算法中的应用。在此基础上,本文将多目标综合学习策略引入粒子群算法中,并将其应用于电力系统经济调度问题中,采用该学习策略时,粒子不仅能学习自己以往的最优解(pbest),而且还能学习其他粒子的pbest,保证了粒子群的多样性,减少了过早收敛的可能性,从而提高了全局搜索能力。其次论述了内点法在多目标经济调度问题中的应用,本文对内点法进行改进,将模糊满意度最大化策略与内点法结合,并将其应用于电力系统经济调度问题中,该算法的实现过程是：先单独对目标函数成本和排放量优化,将所得解作为这对矛盾的目标函数的上下界。双目标的模糊函数值参考这组上下界,并通过模糊满意度最大化算法生成一组非支配解。最后在分析了模拟退火算法在多目标经济调度问题中的应用之后提出了双层模拟退火算法,并将其应用到多目标无功优化问题中,该算法分为决策层和分析层。决策层提出理想点并对分析层得到的优化结果进行判断。分析层采用交替更新A和模拟退火方法得到新的可行点。这些过程交替进行,直到找出满足条件的最优解。本文针对电力系统经济调度和无功优化问题,详细论述了三种常用的多目标优化方法,在此基础上做出改进,提出了三种新颖的多目标优化算法,并将本文提出的算法在IEEE30节点系统上进行了仿真计算,并与相关文献的算法结果进行比较。结果表明：本文提出的三种算法具有较好的全局搜索能力和较高的效率。

电力系统经济调度和无功优化中的多目标算法研究

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