基于改进粒子群算法的多目标最优潮流计算.pdf

针对电力系统多目标最优潮流计算问题，本研究提出了一种基于非劣最优解集的改进粒子群算法ALiPSO。该算法通过最优值评估选取法来确定粒子以及群体的最好位置，以解决在多个目标函数之间可能存在的冲突。关联度自适应学习方法被应用于多目标优化中，并提出了与Pareto解特点相适应的适应度设计和随机惯性权策略。这些改进措施有助于克服粒子群优化（PSO）算法易于早熟而陷入局部最优解的缺点。通过在IEEE6节点系统和IEEE14节点系统上进行的多目标最优潮流计算实验，验证了ALiPSO算法的有效性。 电力系统无功最优潮流问题是一个典型的多目标、多约束、非线性、非连续以及混合整数优化问题。它在电力系统领域有着广泛的应用，如电力系统状态估计、有功功率的分配、电压控制以及无功优化等。传统上，这类问题多采用非线性规划、二次规划、线性规划等基于变分的方法进行求解，但这些方法往往易于陷入局部最小值，严重时甚至会造成解的发散。近年来，粒子群优化算法（PSO）因其个体与群体的认知和协调能力，在电力系统优化中得到了快速发展。PSO算法在单目标优化问题中表现出良好的收敛性和计算精度，但其结构并不直接适用于多目标优化问题，因为多目标优化问题通常涉及到一组或几组连续解的集合，而单目标优化问题一般只寻求单个解或者一组连续解。 为了克服PSO算法在多目标优化中早熟收敛的问题，ALiPSO算法提出了一种最优值评估选取法，该方法能够有效地选取粒子和群体的最优位置。算法还特别强调了关联度自适应学习方法的应用，这是一种根据问题特点而设计的学习机制，用于改进粒子群算法在多目标优化问题上的性能。此外，ALiPSO算法中适应度的设计和随机惯性权策略的引入，确保了算法在搜索过程中保持了足够的随机性和多样性，避免了陷入局部最优解。通过改进粒子群算法的这些措施，使其在电力系统多目标最优潮流计算中的应用更加高效和准确。 在IEEE6节点系统和IEEE14节点系统上的实验结果表明，ALiPSO算法能够有效地求解多目标最优潮流问题，并且与传统方法相比，能够获得更加满意的结果。由于ALiPSO算法综合了粒子群优化的全局搜索能力和Pareto前沿概念的多目标优化策略，因此在处理电力系统这类复杂多目标问题时显示出了较大的优势。 在技术细节上，ALiPSO算法考虑到了电力系统的特殊性，它不仅能够处理系统中的非线性和不连续性问题，还能处理多目标之间的权衡和冲突。通过对粒子速度和位置的动态调整，以及对惯性权重的随机控制，算法能够持续探索解空间中的新区域，同时又不至于完全忽略已发现的优秀解。这种策略帮助粒子群算法在迭代过程中保持了多样性，减少了早熟收敛的风险。 ALiPSO算法通过结合粒子群优化算法的快速性和Pareto解集理论的多目标优化能力，为电力系统多目标最优潮流计算提供了一种有效的解决方案。这一研究成果不仅对电力系统领域具有重要价值，也为其他需要解决多目标优化问题的领域提供了借鉴和参考。