本文關(guān)鍵詞：基于云計(jì)算和改進(jìn)NSGA-Ⅱ的無(wú)功優(yōu)化算法研究

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【摘要】：電力系統(tǒng)的無(wú)功優(yōu)化是在當(dāng)前電網(wǎng)的結(jié)構(gòu)和運(yùn)行情況給定時(shí),通過(guò)調(diào)節(jié)一些控制變量,如發(fā)電機(jī)節(jié)點(diǎn)的輸出功率,變壓器變比,電容器等無(wú)功補(bǔ)償裝置的投切參數(shù)等,使系統(tǒng)達(dá)到網(wǎng)損最小,電壓最穩(wěn)定等目標(biāo)。通過(guò)無(wú)功優(yōu)化的調(diào)節(jié),可以使電力的傳輸質(zhì)量和低碳環(huán)保、經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定結(jié)合起來(lái)。因此,合理的多目標(biāo)無(wú)功優(yōu)化算法在電網(wǎng)調(diào)度中是必不可少的。另一方面,迅速擴(kuò)大的電網(wǎng)規(guī)模導(dǎo)致處理無(wú)功優(yōu)化時(shí)數(shù)據(jù)量過(guò)于龐大,在單機(jī)上進(jìn)行無(wú)功優(yōu)化需要較長(zhǎng)的計(jì)算時(shí)間,優(yōu)化效果不好。因此,本文針對(duì)上述問(wèn)題展開研究。首先,針對(duì)有功網(wǎng)損最小、靜態(tài)電壓穩(wěn)定裕度最大的雙目標(biāo)無(wú)功優(yōu)化模型,使用帶精英策略的快速非支配遺傳算法NSGA-Ⅱ求解。與簡(jiǎn)單遺傳算法(SGA)、粒子群優(yōu)化算法(PSO)的優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行比較,證明NSGA-Ⅱ算法有比較好的優(yōu)化結(jié)果及收斂速度。其次,針對(duì)NSGA-Ⅱ算法計(jì)算擁擠度時(shí)較優(yōu)秀的個(gè)體容易淘汰的問(wèn)題,給出一種改進(jìn)的個(gè)體淘汰策略;針對(duì)NSGA-Ⅱ算法的交叉率和變異率無(wú)法滿足種群在進(jìn)化過(guò)程中動(dòng)態(tài)變化的要求,結(jié)合云模型進(jìn)行自適應(yīng)改進(jìn)。得到IA-NSGA-Ⅱ算法,與NSGA-Ⅱ算法比較,處理無(wú)功優(yōu)化時(shí)有更好的尋優(yōu)性能。最后,針對(duì)IA-NSGA-Ⅱ算法在處理多目標(biāo)無(wú)功優(yōu)化問(wèn)題時(shí),計(jì)算時(shí)間過(guò)長(zhǎng)的不足,結(jié)合云計(jì)算技術(shù)與分布式計(jì)算思想,在Hadoop平臺(tái)環(huán)境下將IA-NSGA-Ⅱ算法進(jìn)行并行化改進(jìn),以提高處理大規(guī)模電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化的能力。在實(shí)驗(yàn)室搭建的云集群上結(jié)合多個(gè)算例測(cè)試,驗(yàn)證了在云集群環(huán)境上使用IA-NSGA-Ⅱ算法處理無(wú)功優(yōu)化問(wèn)題的高效性和較強(qiáng)的優(yōu)化能力。
【關(guān)鍵詞】：多目標(biāo)無(wú)功優(yōu)化 云計(jì)算 云模型 NSGA-Ⅱ 并行化
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP18;TP3
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 緒論9-16
• 1.1 概述9-10
• 1.2 無(wú)功優(yōu)化問(wèn)題的研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.1 單目標(biāo)無(wú)功優(yōu)化問(wèn)題的求解方法10-11
• 1.2.2 多目標(biāo)無(wú)功優(yōu)化問(wèn)題的求解方法11-12
• 1.3 云計(jì)算平臺(tái)研究現(xiàn)狀12-13
• 1.4 論文的主要研究?jī)?nèi)容13-14
• 1.5 論文的組織結(jié)構(gòu)14-15
• 1.6 本章小結(jié)15-16
• 第2章 基礎(chǔ)知識(shí)介紹16-23
• 2.1 多目標(biāo)電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化16-17
• 2.2 多目標(biāo)無(wú)功優(yōu)化模型17-18
• 2.3 電力系統(tǒng)潮流計(jì)算18-20
• 2.3.1 潮流計(jì)算的數(shù)學(xué)模型18-19
• 2.3.2 牛頓-拉夫遜潮流計(jì)算方法19-20
• 2.4 Hadoop云計(jì)算技術(shù)20-22
• 2.4.1 HDFS分布式文件系統(tǒng)20-21
• 2.4.2 MapReduce編程框架21-22
• 2.5 本章小結(jié)22-23
• 第3章 基于NSGA-II算法的電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化23-35
• 3.1 基于NSGA-II的無(wú)功優(yōu)化方法23-28
• 3.1.1 NSGA算法概述23-24
• 3.1.2 NSGA-II算法描述24-28
• 3.2 基于NSGA-II算法的多目標(biāo)無(wú)功優(yōu)化算法28-30
• 3.2.1 無(wú)功優(yōu)化基礎(chǔ)參數(shù)的設(shè)置28-29
• 3.2.2 算法求解步驟29-30
• 3.3 仿真算例分析30-34
• 3.4 本章小結(jié)34-35
• 第4章 改進(jìn)的自適應(yīng)NSGA-II無(wú)功優(yōu)化算法35-45
• 4.1 NSGA-II算法的不足35-36
• 4.2 NSGA-II算法的改進(jìn)方法36-40
• 4.2.1 擁擠度計(jì)算方法改進(jìn)36-37
• 4.2.2 云理論37-39
• 4.2.3 基于云模型的NSGA-II改進(jìn)方法39-40
• 4.3 IA-NSGA-II算法實(shí)現(xiàn)步驟40-42
• 4.4 算例分析42-44
• 4.5 本章小結(jié)44-45
• 第5章 基于云計(jì)算的IA-NSGA-II算法并行化設(shè)計(jì)45-54
• 5.1 并行IA-NSGA-II算法思想45-46
• 5.2 Hadoop云計(jì)算實(shí)現(xiàn)IA-NSGA-II算法具體方案46-49
• 5.3 對(duì)比實(shí)驗(yàn)49-53
• 5.3.1 單機(jī)和云集群實(shí)驗(yàn)環(huán)境49-50
• 5.3.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)50-51
• 5.3.3 優(yōu)化結(jié)果對(duì)比51-53
• 5.4 本章小結(jié)53-54
• 第6章 總結(jié)與展望54-55
• 參考文獻(xiàn)55-58
• 在碩士研究生學(xué)習(xí)期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及科研情況58-59
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文58
• 參加科研情況58-59
• 致謝59

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中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 劉敏;陳寶興;鄭金華;;快速提高NSGA-Ⅱ算法雙目標(biāo)優(yōu)化效率的方法[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2009年34期

2 趙瑞國(guó);李界家;;NSGA-Ⅱ算法及其改進(jìn)[J];控制工程;2009年S1期

3 文詩(shī)華;鄭金華;;NSGA-II中一種改進(jìn)的分布性保持策略[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2010年33期

4 王廣博;韓慶;鐘小平;;NSGA-Ⅱ中重復(fù)個(gè)體的控制[J];科學(xué)技術(shù)與工程;2011年34期

5 宋昕;黃磊;;基于改進(jìn)NSGA-Ⅱ算法的港口堆位分配問(wèn)題研究[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2012年33期

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7 孫麗潔;樂(lè)秀t，

本文編號(hào)：690958