检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]西南石油大学电子信息学院,成都610500 [2]四川大学电气信息学院,成都610065 [3]四川省电力公司,成都610041
出 处:《电子科技大学学报》2010年第4期634-639,共6页Journal of University of Electronic Science and Technology of China
基 金:四川电网区域无功控制AVC重大项目(川电科技[2008]1号文第6项)
摘 要:动态多目标无功/电压规划问题是一个复杂的多目标非线性优化问题。广泛使用的先评价方法通常只能得到这一问题的单一解,并且在确定各目标间的权重关系时难以给出统一的标准,因而不利于作为实际控制的参考。该文通过创建该问题的多目标数学模型,将动作次数限制归纳为优化目标之一,并应用改进的非支配遗传算法(NSGA-II),实现了动态多目标无功优化问题的Pareto近似最优集的求解。通过IEEE14、30节点电网模型及实际电网模型的计算,验证了该方法的有效性。Multi-objective dynamic voltage/reactive power control is a complicated non-linear problem. Conventional pre-evaluated methods can get one solution only. A novel multi-objective dynamic reactive power optimization model is created in this paper and, for solving the model, a relevant improvement has been made in the non-dominated sorting genetic algorithm Ⅱ (NSGA-Ⅱ). This approach has been applied to the IEEE 14 nodes and 30 nodes systems and an actual system. The result shows that the approach has encouraging performance in dynamic reactive power optimization with objectives of minimizing reactive power loss, voltage deviation, and the number of operations as well.
关 键 词:动态无功优化 多目标优化 非支配遗传算法 PARETO最优解集
分 类 号:TM71[电气工程—电力系统及自动化]
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