基于非支配排序遗传算法的无约束多目标优化配煤模型

分析单目标动力配煤模型的缺点,提出多目标优化配煤模型,模型将所有煤质指标都作为优化目标,根据每个指标的特点构建出安全性、经济性和环保性3个目标函数。引入带有精英策略的非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm,NSGA-II)作为该模型的寻优算法,并结合配煤问题的特点对原算法进行适当改进和调整,对某电厂的实际配煤问题进行求解,得到分布较好的Pareto最优解集,这些解为电厂配煤人员在多个相互关联的目标之间进行决策时提供了多样的选择,具有很好的指导作用和应用价值。     

基于RQGA和非支配排序的多目标混沌量子遗传算法

为了提高多目标优化算法的收敛性、分布性和减少算法的计算代价,借鉴实数编码遗传算法和多目标优化理论,构建一种多目标混沌量子遗传算法.在分析量子位概率的混沌特性、量子态干涉特性和量子位实数编码的基础上,采用量子位概率交叉和混沌变异的方式进化种群,以提高寻优能力和收敛速度,利用非支配排序、精英保留和分层聚类等多目标优化策略保持种群多样性的同时,保证进化向Pareto全局最优解集方向进行.通过混合算法性能对比测试验证了多算法集成的有效性,并分析关键参数对算法性能的影响.电力系统多目标无功优化的仿真结果验证了该算法的有效性和可行性.     

基于改进非支配排序遗传算法的电力系统无功–潮流多目标协同优化调度

提出了一种改进非支配排序遗传（Non-dominated sorting genetic algorithms,NSGA）-Ⅱ算法,其种群局部搜索和外部种群的设置有效提高了算法的收敛性和解集的多样性。将该算法应用于电力系统无功–潮流多目标协同优化调度问题的求解。采用IEEE-14和IEEE-30母线系统进行算例分析。算例仿真的结果表明,应用所提方法能够兼顾电力系统运行的无功优化目标和潮流优化目标,实现无功最优和潮流最优的折中;同时,改进NSGA-Ⅱ算法在收敛性和解集多样性上都优于传统NSGA-Ⅱ算法。     

带精英策略的快速非支配排序遗传算法在多目标无功优化中的应用

带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)是一种新型的多目标遗传算法,该算法求得的Pareto最优解分布均匀,收敛性和鲁棒性好.本文分析了当前多目标无功优化算法存在的缺陷,提出将NSGA-Ⅱ应用于多目标无功优化,该算法一次运行可以获得多个Pareto最优解,决策者可根据系统的实际要求选择最终的满意解,为各目标函数之间的权衡分析提供了有效的工具.算例结果表明NSGA-Ⅱ算法具有良好的优化效果,是一种求解多目标无功优化问题的新思路.     

基于快速非支配排序遗传算法的船舶电力系统多目标故障重构

为避免已有船舶电力系统故障重构方法中将多目标优化问题通过加权转化为单目标优化问题进行求解而产生的问题,以失电负荷最少、开关操作代价最小为目标函数,利用带精英策略的快速非支配排序遗传算法实现故障重构多目标、多约束问题求解,该算法求得的Pareto最优解分布均匀,得到的最优重构方案集具有稳定性和多样性。得到故障重构方案集后,对系统运行的安全性、可靠性、高效运行性等指标进行归一化处理,得到综合辅助评价函数作为各故障重构方案辅助评价指标。算例测试结果表明,该方法能避免单目标优化算法对权值的过分依赖等缺点,能够兼顾多个指标,得出的最优故障重构方案更加符合实际。     

基于非支配排序差分进化算法的多目标电网规划

在多目标电网规划问题中,综合考虑经济性、安全可靠性和环境影响等因素后,提出了非支配排序差分进化算法。以电网投资、运行维护费用、网损费用、线路走廊面积最小为目标建立了多目标电网规划模型。非支配排序差分进化算法将Pareto非支配排序法与差分进化算法相结合,采用动态调整策略调整差分进化算法控制参数,改进了个体拥挤比较机制,提高了算法的全局搜索能力和种群多样性,并基于模糊集理论选取最优折衷解。Garver-6节点和Garver-18节点系统算例结果表明,该算法可以有效生成分布均匀的Pareto最优解集,在求解多目标电网规划问题中具有可行性和优越性。     

基于快速非支配排序遗传算法（NSGA—Ⅱ）的配电网多目标无功优化

提出了一种将快速非支配排序遗传算法（NSGA—Ⅱ）应用于配电网多目标无功优化的方法。该方法应用前推回代算法计算配电网潮流,采用十进制编码方式,可以同时对无功补偿设备的接入位置和接入容量进行优化。该算法运行一次可以得到多个分布均匀的Pareto最优解,决策者可以根据实际需要进行选择,为各目标之间的权衡分析提供了有效的依据...     

基于非支配遗传算法及协同进化算法的多目标多区域电网规划

基于快速分类的非支配遗传算法(NSGA-II)是一种新型的多目标遗传算法,文中首次将其应用于电网优化规划。多个算例分析表明NSGA-II算法在电网规划中具有良好的优化效果,为各目标之间的权衡分析提供了有效的工具;协同进化算法采用分解-协调的思想处理复杂系统的演化,可以克服当优化问题规模扩大时,常规进化算法易于出现过早收敛的现象。据此提出将协同进化算法和NSAG-II算法相结合,以用于处理大规模多区域的电力系统规划问题,在各子网采用NSAG-II算法优化的过程中进行多区域协调。与常规遗传算法相比,算例分析取得了更好的规划结果。     

考虑暂态稳定性的多目标最优潮流

对暂态稳定约束的最优潮流模型进行改进,提出统一协调安全性、稳定性和经济性的多目标最优潮流新方法。该方法引入带精英策略的快速非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm-II,NSGA-II),优化得到一系列满足Pareto最优的非劣解集,供决策者根据实际需求从中选择;为提升算法效率,引入搜索空间缩小策略,并对NSGA-II进行主从并行改造;为更加科学客观地进行无偏最优解选择,引入基于模糊隶属度和方差赋权的决策方法。最后,结合新英格兰10机39节点系统测试结果,证明了所提方法有效、可行。     

基于改进NSGA-Ⅲ的微电网储能多目标优化配置

为提升微电网中储能配置的可靠性与经济性,提出一种基于改进NSGA-Ⅲ算法的微电网储能系统容量多目标优化配置方法。构建了微电网储能容量配置双层优化模型,外层以储能一次投资成本最小为优化目标,内层以微电网综合运行成本最小、负荷缺电率最小和可再生能源利用率最大为优化目标;在传统NSGA-Ⅲ算法中嵌入Levy理论和一个区域角度量化机制,使其更加适用于所提直流微电网储能容量双层优化配置模型的寻优迭代求解,并结合典型日数据,仿真验证了所提模型及算法的有效性。