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基于改进萤火虫算法的多目标优化潮流仿真研究

2018-07-20分类号:TM743;TP18

【作者】陈功贵  易兴庭  刘耀  郭艳艳  
【部门】重庆邮电大学重庆市复杂系统与仿生控制重点实验室  四川外国语大学教育学院  武汉铁路职业技术学院机械与电子学院  
【摘要】针对电力系统多目标优化潮流(MOOPF)问题,结合基于约束优先的帕累托占优关系、非劣排序和拥挤距离计算,提出了约束优先非劣排序的多目标萤火虫算法(CNSFA),并根据模糊数学中的模糊隶属度选取最优折衷解。通过对IEEE30节点测试系统进行电力系统多目标优化潮流仿真测试以及与对比算法的比较可以看出:该算法在求解多目标优化潮流问题时,得到了分布性均匀和收敛性较强的帕累托解。
【关键词】多目标优化潮流  约束优先  多目标萤火虫算法
【基金】重庆市高等教育教学改革研究课题(162022);; 重庆邮电大学教育教学改革项目(XJG1718,XFZ1705)
【所属期刊栏目】实验技术与管理
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