摘要
随着社会的发展与科技的进步,电力系统在不断的发展,人们所追求的也不仅仅是经济效益,电力系统所造成的能源浪费及其安全性等问题也受到人们的广泛关注。文中选取电力系统燃料成本、有功网损、电压质量三个目标作为优化目标,基于粒子群、遗传与差分进化算法提出一种基于协同进化的多目标优化算法。分别在标准测试函数与IEEE 30节点进行实验,结果显示文中提出的算法有更好的收敛性与稳定性,更易获得完整的Pareto前沿。
With the development of society and the progress of science and technology,the power system is developing continuously.People are not only pursuing economic benefits,but also paying more attention to other issues like the energy waste and the safety in power system.In this paper,three objectives of fuel cost,active network loss and voltage quality are selected as optimization objectives.Based on PSO,GA and DE,a multi-objective optimization algorithm CO-PGDEA based on co-evolution is proposed in this paper.Experiments on standard test functions and IEEE-30 nodes show that the proposed algorithm has better convergence and stability,which is easier to obtain the complete Pareto frontier.
作者
周东清
王一峰
葛宏伟
Zhou Dongqing;Wang Yifeng;Ge Hongwei(Faculty of Electronic information and Electrical Engineering,Dalian University of Technology,Dalian 116024,Liaoning,China)
出处
《电测与仪表》
北大核心
2020年第20期73-80,共8页
Electrical Measurement & Instrumentation
基金
国家自然科学基金资助项目(61572104)。
关键词
电力系统
多目标优化
智能算法
协同进化
power system
multi-objective optimization
intelligent algorithm
co-evolution
作者简介
周东清(1964-),男,副教授,研究方向为机器学习、数据挖掘、系统仿真。Email:zhoudq@dlut.edu.cn;王一峰(1995-),男,硕士研究生,研究方向为智能优化算法的应用。Email:2297146709@qq.com;葛宏伟(1978-),男,副教授.研究方向为人工智能、机器学习算法与理论。Email:gehw@dlut.edu.cn。
