本文選題：配電網(wǎng) + 故障恢復(fù)��； 參考：《電力系統(tǒng)保護與控制》2014年23期

【摘要】：針對基于Pareto占優(yōu)機制和擁擠距離的經(jīng)典多目標(biāo)智能算法在迭代過程中沒有考慮決策者的偏好知識,從而影響了算法收斂性的問題,提出了一種基于E占優(yōu)的多目標(biāo)二進制粒子群算法求解配電網(wǎng)故障恢復(fù)。通過采用改進原點距離的E占優(yōu)機制,可以將決策者的偏好知識有效地融入到故障恢復(fù)方案的評價過程中。在算法迭代過程中,采用輪盤賭策略更新群體極值,采用方案的綜合值對外部檔案進行維護,使得決策者的偏好知識可以有效地指導(dǎo)下一代種群的產(chǎn)生。最后,通過算例驗證了所提算法的可行性和有效性,并且該方法比基于Pareto占優(yōu)機制和擁擠距離的多目標(biāo)智能算法擁有更好的收斂性能,得到的最優(yōu)前沿數(shù)量更少,質(zhì)量更高。
[Abstract]:The classical multi-objective intelligent algorithm based on Pareto dominance mechanism and congestion distance does not take into account the preference knowledge of decision makers in the iterative process, which affects the convergence of the algorithm. A multi-objective binary particle swarm optimization (BPSO) algorithm based on E dominance is proposed for fault recovery of distribution network. The preference knowledge of decision makers can be effectively integrated into the evaluation process of fault recovery scheme by adopting the E-dominant mechanism which improves the origin distance. In the iterative process of the algorithm, the roulette strategy is used to update the population extremum, and the comprehensive value of the scheme is used to maintain the external files, so that the preference knowledge of the decision makers can effectively guide the generation of the next generation population. Finally, an example is given to verify the feasibility and effectiveness of the proposed algorithm, and the proposed algorithm has better convergence performance than the multi-objective intelligent algorithm based on Pareto dominance mechanism and congestion distance, resulting in fewer optimal frontiers and higher quality.
【作者單位】： 新能源電力系統(tǒng)國家重點實驗室(華北電力大學(xué));沈陽供電公司;
【基金】：國家電網(wǎng)公司科技項目資助(KJ[2013]896)
【分類號】：TM73

【參考文獻】

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【共引文獻】

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4 黎恒p，

本文編號：2059368