基于云计算和改进NSGA-Ⅱ的无功优化算法研究

发布时间：2017-08-17 20:28

  本文关键词：基于云计算和改进NSGA-Ⅱ的无功优化算法研究

  更多相关文章： 多目标无功优化 云计算 云模型 NSGA-Ⅱ 并行化

【摘要】：电力系统的无功优化是在当前电网的结构和运行情况给定时,通过调节一些控制变量,如发电机节点的输出功率,变压器变比,电容器等无功补偿装置的投切参数等,使系统达到网损最小,电压最稳定等目标。通过无功优化的调节,可以使电力的传输质量和低碳环保、经济稳定结合起来。因此,合理的多目标无功优化算法在电网调度中是必不可少的。另一方面,迅速扩大的电网规模导致处理无功优化时数据量过于庞大,在单机上进行无功优化需要较长的计算时间,优化效果不好。因此,本文针对上述问题展开研究。首先,针对有功网损最小、静态电压稳定裕度最大的双目标无功优化模型,使用带精英策略的快速非支配遗传算法NSGA-Ⅱ求解。与简单遗传算法(SGA)、粒子群优化算法(PSO)的优化结果进行比较,证明NSGA-Ⅱ算法有比较好的优化结果及收敛速度。其次,针对NSGA-Ⅱ算法计算拥挤度时较优秀的个体容易淘汰的问题,给出一种改进的个体淘汰策略;针对NSGA-Ⅱ算法的交叉率和变异率无法满足种群在进化过程中动态变化的要求,结合云模型进行自适应改进。得到IA-NSGA-Ⅱ算法,与NSGA-Ⅱ算法比较,处理无功优化时有更好的寻优性能。最后,针对IA-NSGA-Ⅱ算法在处理多目标无功优化问题时,计算时间过长的不足,结合云计算技术与分布式计算思想,在Hadoop平台环境下将IA-NSGA-Ⅱ算法进行并行化改进,以提高处理大规模电力系统无功优化的能力。在实验室搭建的云集群上结合多个算例测试,验证了在云集群环境上使用IA-NSGA-Ⅱ算法处理无功优化问题的高效性和较强的优化能力。
【关键词】：多目标无功优化 云计算 云模型 NSGA-Ⅱ 并行化
【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP18;TP3
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 绪论9-16
• 1.1 概述9-10
• 1.2 无功优化问题的研究现状10-12
• 1.2.1 单目标无功优化问题的求解方法10-11
• 1.2.2 多目标无功优化问题的求解方法11-12
• 1.3 云计算平台研究现状12-13
• 1.4 论文的主要研究内容13-14
• 1.5 论文的组织结构14-15
• 1.6 本章小结15-16
• 第2章 基础知识介绍16-23
• 2.1 多目标电力系统无功优化16-17
• 2.2 多目标无功优化模型17-18
• 2.3 电力系统潮流计算18-20
• 2.3.1 潮流计算的数学模型18-19
• 2.3.2 牛顿-拉夫逊潮流计算方法19-20
• 2.4 Hadoop云计算技术20-22
• 2.4.1 HDFS分布式文件系统20-21
• 2.4.2 MapReduce编程框架21-22
• 2.5 本章小结22-23
• 第3章 基于NSGA-II算法的电力系统无功优化23-35
• 3.1 基于NSGA-II的无功优化方法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算法的多目标无功优化算法28-30
• 3.2.1 无功优化基础参数的设置28-29
• 3.2.2 算法求解步骤29-30
• 3.3 仿真算例分析30-34
• 3.4 本章小结34-35
• 第4章 改进的自适应NSGA-II无功优化算法35-45
• 4.1 NSGA-II算法的不足35-36
• 4.2 NSGA-II算法的改进方法36-40
• 4.2.1 拥挤度计算方法改进36-37
• 4.2.2 云理论37-39
• 4.2.3 基于云模型的NSGA-II改进方法39-40
• 4.3 IA-NSGA-II算法实现步骤40-42
• 4.4 算例分析42-44
• 4.5 本章小结44-45
• 第5章 基于云计算的IA-NSGA-II算法并行化设计45-54
• 5.1 并行IA-NSGA-II算法思想45-46
• 5.2 Hadoop云计算实现IA-NSGA-II算法具体方案46-49
• 5.3 对比实验49-53
• 5.3.1 单机和云集群实验环境49-50
• 5.3.2 实验数据50-51
• 5.3.3 优化结果对比51-53
• 5.4 本章小结53-54
• 第6章 总结与展望54-55
• 参考文献55-58
• 在硕士研究生学习期间发表的学术论文及科研情况58-59
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文58
• 参加科研情况58-59
• 致谢59

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本文编号：690958