结合基于分类的多目标进化算法与集成决策制定的电力系统多目标最优无功调度
最优化与控制
2020-03-06 v1 系统与控制
系统与控制
摘要
为解决多目标最优无功调度（MORPD）问题，本文提出一种两步法。首先，为保障电力系统的经济性与安全性，建立以最小化有功功率损耗与电压偏差为目标的 MORPD 模型。随后提出将决策制定集成于优化中的两步法以求解该模型。具体而言，第一步旨在利用一种名为基于分类与 Pareto 支配的多目标进化算法（CPSMOEA）的多目标优化（MOO）算法寻求具有良好分布的 Pareto 最优解（POSs），并生成参考 Pareto 最优前沿以验证由 CPSMOEA 获得的 Pareto 前沿；第二步中，结合模糊 c 均值算法（FCM）与灰色关联投影法（GRP）的集成决策制定旨在从 POSs 中提取反映决策者偏好的最佳折中解。基于 IEEE 30-母线与 IEEE 118-母线测试系统的测试结果证明，所提方法不仅能解决 MORPD 问题，且优于其他常用 MOO 算法，包括多目标粒子群优化（MOPSO）、偏好启发协同进化算法（PICEAg）与广义差分进化的第三进化步（GDE3）。
引用
@article{arxiv.2002.07646,
title = {Multi-objective Optimal Reactive Power Dispatch of Power Systems by Combining Classification Based Multi-objective Evolutionary Algorithm and Integrated Decision Making},
author = {Meng Zhang and Yang Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.07646},
year = {2020}
}
备注
Accepted by IEEE Access