基于多目标粒子群算法的配电网多目标优化重构
Proceedings of the CSU-EPSA（2016）
Abstract
本文建立了系统有功损耗、节点最低电压幅值及开关操作次数的配电网多目标优化重构模型,并运用多目标粒子群优化算法求解.多目标粒子群算法的关键是如何选取个体的极值和全局极值,本文依据Pareto支配关系对个体极值进行选择,外部存储器就是全局极值的候选解集,计算外部存储器中各粒子与其他粒子的海明距离之和并作为各粒子的适应值,然后采用与适应值呈比例的轮盘赌方式选取粒子的全局最优位置,避免种群多样性的丧失.带时限的粒子全局极值淘汰策略使粒子能跳出局部最优,防止算法早熟收敛,保持了良好的收敛性.通过IEEE 33节点测试系统仿真计算,实验结果表明了该方法的可行性和有效性.
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