基于NSGA-Ⅱ算法的多目标静态无功优化

由于静态无功优化目标函数大多是单目标或者人为赋予权重系数的多目标函数的组合,本文提出了一种综合优化网损、电压水平和电压稳定性的多目标无功优化模型。为了避免求解时的目标偏好性,引入了快速非支配排序遗传算法,设计了基于实数、整数编码的混合编码方式,通过非支配排序算子和拥挤度算子来协调各目标之间的关系,实现了计及变量约束和潮流约束的静态无功优化。采用方案校验模块完成对Pareto最优解集的校验。以IEEE30节点系统和IEEE118节点系统为算例进行仿真,多次无功优化计算的结果表明了该方法的有效性。     

磁悬浮开关磁阻电机多目标优化设计

研究了一种基于极限学习机(extreme learning machine,ELM)与带精英策略非支配排序遗传算法(improved non-dominated sorting genetic algorithm,NSGA-II)的单绕组磁悬浮开关磁阻电机(single winding bearingless switched reluctance motor,SWBSRM)多目标优化设计方法。结合有限元分析(finite element analysis,FEA),分析了SWBSRM悬浮力、转矩随各结构参数变化的一般规律,得到ELM非参数模型。针对该训练模型并结合NSGA-II进行全局寻优,获得使悬浮力、转矩同时更优的结构参数数值组合。通过对比优化前后电机输出悬浮力、转矩大小,验证了以ELM、NSGA-II为基础的SWBSRM结构多目标优化设计的有效性。     

基于Ansys的电磁失电制动器设计与仿真

以某型号电磁失电制动器为例,给出设计这种电磁失电制动器的设计思路,并绘出整个电磁制动器的设计流程,同时在设计中运用Ansys-Workbench软件仿真模拟电磁制动器的温升,根据温升模拟结果完成了电磁方案的设计,最后利用Ansys-Maxwell电磁仿真软件建立该型号电磁失电制动器的二维有限元仿真模型,分析其在二维稳态磁场中的电磁性能,根据仿真分析的结果和原理样机的性能试验验证了该设计思路与设计流程的正确性。     

电磁感应线圈发射子弹系统优化设计

电磁发射子弹具有速度可调、响应时间短的优势,在防恐、维稳等方面具有重要的应用潜力.针对目前电磁轨道发射子弹存在的出膛初始扰动大、出膛后气动外形变化的问题,该文提出采用非接触式线圈发射子弹的方案,克服了轨道发射初始扰动和气动外形变化的难题.通过建立线圈发射子弹的动态发射模型,并结合带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-II)建立线圈发射子弹系统的优化设计模型.提出分步优化设计思想,在满足子弹预定能级要求的前提下,以线圈发射装置长度和发射效率为优化目标,实现了对包括线圈截面参数、子弹结构参数、脉冲电源初始电压和触发时序等多个设计变量的优化设计.优化结果表明:若以两个指标平均值最小为优化目标,则装置最短长度为0.123m,对应发射效率为4.89％.     

基于NSGA-II-PSO算法的微电网多目标优化运行模式

解决微网中新能源出力的随机性与波动性是微电网优化运行的前提和关键,为此,提出一种快速非支配排序遗传算法NSGA-II （non-dominated sorting genetic algorithm）和基本粒子群优化算法PSO（particle swarm optimization）相结合的NSGA-II-PSO算法,考虑将经济运行成本和环境污染成本作为优化的目标函数,建立常见发电单元以及蓄电池储能的多目标优化运行模型。通过Matlab仿真对比PSO、NSGA-II和NSGA-II-PSO算法的适应度收敛曲线,验证所提算法具有收敛速度快、全局和局部搜索能力强的优点,较单一的PSO算法和NSGA-II算法具有更优的特点;结合经典微网系统进行算例仿真,通过对单目标与多目标的分析,结果表明该算法能有效降低经济成本和使环境效益达到最优;并且进一步验证所提算法的优越性。     

协同电力系统仿真平台的混合仿真技术研究及应用

目前,数据和运算密集型的高级人工智能计算技术发展迅速,而电力系统仿真和分析平台并不容易扩展人工智能技术的应用。文章基于大规模电力系统仿真分析软件平台(PSASP),附加扩展非支配排序遗传算法(NSGA-II),实现复杂电力系统中多个电力系统稳定器(PSS)控制参数的多目标协调优化算法技术。实现过程中提出了PSASP-MATLAB混合仿真技术,设计了考虑多机PSS的鲁棒性和稳定性的多目标综合优化函数,混合编程实现了PSASP平台暂态仿真过程与MATLAB平台NSGA-II算法交互连接。针对多机和多运行方式的复杂EPRI 36节点算例,应用文中技术求解的PSS全局优化控制参数,抑制振荡的能力优于传统优化方法,且在多种运行方式下具有良好的鲁棒性。     

水风储微电网电源容量的优化配置

由于配电系统线路功率和节点电压的约束,在微电网规划中需要弃风弃水来减少设备容量。文中提出一种高效能的友好并网型水风储微电网优化配置方法。通过量化风电资源和水电资源的最大可发电量,结合所提的微电网运行控制策略及运行约束,建立以微电网投资及运营成本、年弃风弃水电量和电源年发电量为目标函数的多目标优化模型;通过基于精英策略的非支配性排序遗传算法(NSGA-II)求出模型的最优解集,并采用逼近理想解排序方法(TOPSIS)选择满意的配置方案。通过韶关地区某实际配电系统进行多场景仿真验证,结果表明该模型提高了可再生能源利用率,保证了配电系统的电能质量,验证了该配置方法的实用性和经济性。     

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。     

考虑分布式电源不确定性的电力系统多目标优化模型

分布式风电和光伏发电出力具有不确定性,这对系统的优化运行具有一定程度的影响,以燃煤机组的购电费用和温室气体排放量最小为目标函数,构建考虑风机和光伏出力不确定性的电力系统多目标优化模型,在满足各种约束条件的情况下,采用改进非支配解排序遗传算法(improved nondominated sorting genetic algorithm,NSGA-II)进行求解。算例结果表明,该方法可很好地对所构建的模型进行动态优化,验证了所提模型和算法的合理性和有效性,实现了经济效益和环境效益的综合最优。     

基于NSGA-Ⅱ的无刷直流电动机优化设计

将改进型非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)应用于无刷直流电动机优化设计中,缩短电机设计周期,提高电机设计智能化程度.以效率和功率密度最高为目标,构建了基于NSGA-Ⅱ的电机多目标优化模型,采用VS2010开发平台进行了优化软件的开发,进行了一台50 W无刷直流电动机的优化设计.采用有限元分析软件Magnet验证了该算法在电机优化设计中的有效性.     

电动汽车无线充电系统磁耦合线圈结构的多目标优化设计

对于电动汽车无线电能传输（WPT）系统的磁耦合线圈结构优化设计,需综合考虑功率等级、传输效率与经济性等。首先分析了线圈匝数与匝距对传输功率、传输效率及线圈经济性的影响。然后,基于带精英策略的非支配排序遗传算法（NSGA-II）,提出了以线圈效率与线圈经济性为优化目标,以3.3 kW额定功率与线圈尺寸为约束边界,对线圈匝数与匝距进行多目标优化设计的方法。最后,基于Maxwell-Simplorer联合仿真验证了优化设计方法的可行性与有效性,优化后线圈最大传输效率可达93.4%,两侧线圈损耗均得到改善。     

基于NSGA-II的塔式太阳能电站定日镜场调度方案研究

针对目前塔式光热电站定日镜场调度方案存在过度简化、调度目标考虑不周、求解算法与模型不适配等问题,提出了以总能量、均匀度、焦点变化次数为指标的多目标调度模型。在优化定日镜场调度问题数学模型的同时引入焦点变化次数作为评价指标,这样能够反映调度能耗和设备磨损。运用带精英策略的非支配排序多目标遗传算法（NSGA-II）作为调度算法求取问题的Pareto最优解集,然后以加权最大满意度法进行决策得到最终的调度方案。利用我国西部某太阳能电站数据对模型及求解算法进行单次运行和连续运行仿真,仿真结果表明本文方法在单次运行和连续运行中均能保持良好效果,通过与现有调度模型及算法的仿真对比进一步验证了模型的实用价值。     

基于NSGA-Ⅱ的多目标输电网架最优重构

提出一种同时优化机组启动、系统分区与网架恢复时间的多目标输电网架重构模型,引入了带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ),以避免求解时的目标偏好性.设计了基于优先级的基因编码,以快速非支配排序、个体拥挤距离构成虚拟适应度协调各目标函数的关系,实现了带分区优化与计及热启动时间约束的网架重构算法,采用精英个体校验策略校验和完善了Pareto最优方案.IEEE 30节点算例比较结果表明,该算法在目标空间上分布均匀,收敛性好,计算复杂度显著降低.山东电网实例仿真结果进一步验证了算法的有效性.     

多目标电能质量监测器的优化配置

针对电能质量监测器的优化配置问题,建立了以监测程度和监测器个数为指标的多目标优化配置模型。采用带精英策略的快速非支配排序遗传算法(non-domtnated soring genetic algorithm,NSGA-Ⅱ),获得此多目标优化问题的Pareto最优解集。该方法能保证种群的多样性,避免传统加权求解时权值的选择和解的偏好性。最后,对Pareto最优解集的各个目标函数进行归一化处理,将最大值对应的方案作为合适的最优解。通过对2个算例进行仿真,得到了合理的电能质量监测器的配置方案,验证了该方法的可行性和有效性。     

多目标配电网故障定位的Pareto进化算法

提出一种用于配电网故障定位的多目标优化模型,采用带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-II)进行求解。传统多目标优化问题通过加权方式转换为单目标问题,对权值比较敏感,且每次只能得到一种权值下的最优解。NSGA-II则避免了传统加权求解时权值的选择和解的偏好性。该算法采用快速非支配排序机制,计算复杂性低;同时考虑个体拥挤距离,从而保证种群的多样性;最后,提出适用于故障定位的最优解集处理方法,便于从多目标最优解集中筛选出唯一符合故障情况的解。算例测试分别模拟单点、多点故障,以及信息完备和部分信息畸变的情况,测试结果表明,所提方法均能准确地定位故障区段。     

基于电压源换流器HVDC联网的受端电网扩展黑启动方案

结合电压源换流器高压直流(VSC-HVDC)输电系统向受端无源电网供电时的稳态运行特点,提出基于VSC-HVDC联网的受端电网扩展黑启动的优化决策方法。在分析黑启动过程中VSC-HVDC逆变器采用定交流电压控制策略下运行特性的基础上,提出拟进相运行能力及其裕度两个指标来反映换流器吸收充电无功功率和抑制工频过电压的能力。进而考虑VSC-HVDC的影响,在扩展黑启动多目标优化模型中,引入反映系统整体无功功率水平的目标函数及VSCHVDC稳态运行的约束条件,通过快速非支配排序遗传算法(NSGA-II)和模糊熵权法得到最优扩展黑启动恢复方案。最后采用电磁暂态仿真软件(PSCAD/EMTDC)建模,并基于修改的新英格兰10机39节点系统仿真证明了VSC-HVDC在黑启动初期的优越性。     

耦合氢能的光储充电站多目标优化配置策略

单独规划充电站和加氢站会占用多余土地，导致投资成本较高。为此，提出了耦合氢能的光储充电站设计思路，并对其多目标优化配置进行研究。构建耦合氢能的光储充电站结构，建立充电站中主要设备的模型，设计充电站的工作模式；以最小化年建设成本、年弃光与失负荷成本、年总排放成本为目标，建立充电站的多目标优化配置模型，并采用基于聚类算法改进参考点约束的第三代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅲ)进行求解；通过MATLAB仿真得到综合效益最优的充电站容量配置方案，验证所提耦合氢能的光储充电站的可行性，为未来的电-氢能源系统的发展提供借鉴与参考。     

基于灰靶决策和NSGA-II的配电系统分布式电源多目标优化

为优化分布式电源(Distributed Generation,DG)的安装位置和容量,以节点电压总偏差、DG投资运行维护费用、网损费用和购电费用为目标函数建立DG优化配置的多目标数学模型。模型中采用拉丁超立方抽样对DG和负荷的概率模型进行状态抽样,以计及DG出力和负荷的不确定性。运用带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)算法求解建立的模型得到Pareto解集。采用基于信息熵赋权的多目标灰靶决策算法从Pareto解集中选择最优方案。对25节点配电系统进行仿真计算,结果验证了所提方法的可行性和有效性。     

基于ANSYS的永磁失电制动器的设计技术

通过以某款永磁失电制动器为研究对象,给出了该款制动器的设计方法,结合ANSYS-Workbench对片式弹簧进行力学仿真,验证片式弹簧理论计算准确性。利用ANSYS-Maxwell电磁仿真软件对环形磁钢进行了仿真设计,通过运用求解电路的方法对永磁失电制动器的磁路进行计算,并结合ANSYS-Maxwell电磁仿真软件,验证了磁路计算的准确性。将仿真分析结果和原理样机的性能试验结果进行了对比,验证了该设计方法的可行性。     

改进多目标布谷鸟算法的梯级水电站优化调度

为有效求解梯级水电站多目标联合优化问题,充分发挥水电的发电效益和容量效益,提出一种新型的改进多目标布谷鸟算法(IMOCS)。针对传统布谷鸟算法存在收敛速度慢的问题,将动态发现概率和步长融入到算法中,并结合非支配排序遗传算法(NSGA-II)的非支配排序思想以及拥挤距离维护外部档案集策略,提出IMOCS;通过测试函数验证了所提算法的有效性。将IMOCS应用到乌江梯级水电站多目标优化调度中,得到了分布均匀的非劣调度方案集。最后通过模糊决策模型,主客观确定目标权重法,从非劣解集中选择一个折中方案,得到各水电站发电用水过程。结果表明,调度方案合理、可靠,且均能满足各项约束条件。梯级水电站优化调度采用IMOCS具有较大的实用意义。