基于DE-CSO混合算法的多目标无功优化

• 作者: 卢维佳 黄海涛 魏明磊
• 来源期刊: 黑龙江电力
• 关键词: 多目标无功优化 Pareto前沿分布 差分进化算法 纵横交叉算法 非支配排序
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 电网技术|Power System Technology
• 页码范围: 218-223
• 页数: 6页
• 分类号: TM744
• 语种: 中文
• DOI: 10.13625/j.cnki.hljep.2020.03.007

摘要

将差分进化(Differential Evolution,DE)算法融入到纵横交叉(Crisscross Optimization,CSO)算法中,提出一种差分纵横交叉混合(Differential Crossover,DE-CSO)算法.混合算法通过将CSO算法纵横两个维度的交叉操作和DE算法变异交叉操作相结合,增强了算法的全局搜索能力,提高了种群粒子的多样性和算法的收敛精度.此外,针对多目标函数难以评价解的情况,应用多目标快速非支配排序和计算粒子拥挤距离的方法对产生的粒子进行评价,产生Pareto前沿分布.将所提算法应用于降低有功网损及电压偏移量、提高静态电压裕度的电力系统多目标无功优化中,通过在IEEE14、IEEE57节点系统中的仿真,验证了DE-CSO算法在多目标无功优化问题中较CSO算法有更好的性能.