多目標人工免疫算法及其在無功優(yōu)化中的應用.pdf

1、隨著國民經(jīng)濟的快速發(fā)展,各個行業(yè)對電能質量的要求不斷提高。電力系統(tǒng)安全、經(jīng)濟運行,持續(xù)不斷的、高質量的電力供應已經(jīng)成為現(xiàn)代社會經(jīng)濟的迫切需求。電力系統(tǒng)無功優(yōu)化是保證電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運行的一項有效手段,是降低網(wǎng)絡損耗、提高電壓質量的重要措施。
　　 電力系統(tǒng)無功優(yōu)化是一種典型的非線性優(yōu)化問題,具有多目標、多控制變量、多約束條件、離散性以及不確定性等特點。常規(guī)的數(shù)學優(yōu)化方法在處理此類問題時有較大的局限性。針對無功優(yōu)化問題的特點,同時

2、由于人工免疫算法具有搜索效率高、避免過早收斂、并行優(yōu)化、保持個體多樣性等優(yōu)點,因此本文將一種改進的多目標人工免疫優(yōu)化算法應用于多目標無功優(yōu)化問題。在該算法中采用一種新的改進的非支配排序方法,將一種基于Pareto系數(shù)的非劣解排序方法用于對抗體的排序；同時算法中基于擁擠距濃度選擇的適應度評價機制和自適應克隆算子的應用都有效的保證了算法的收斂性；本文引入了一種基于混沌搜索的混合變異算子的改善了抗體群的多樣性,保證了算法的全局搜索能力；擁擠距

3、濃度算子保證非劣解在Pareto前沿良好的分布性。通過對Pareto前沿非凸、不連續(xù)、高維和帶約束的仿真函數(shù)的測試,仿真對比結果表明了該算法在全局收斂性、多樣性和得到的最優(yōu)解集分布性方面具有很強的能力。
　　 在傳統(tǒng)無功優(yōu)化模型的基礎上,引入了靜態(tài)電壓穩(wěn)定性指標,綜合考慮系統(tǒng)有功網(wǎng)損最小、電壓水平最好和靜態(tài)電壓穩(wěn)定裕度最大,建立了綜合考慮安全性和經(jīng)濟性的多目標優(yōu)化模型。將本文改進的多目標人工免疫優(yōu)化算法應用到多目標無功優(yōu)化的求解