基于蝙蝠算法的电力恢复机组选择多目标优化

发布时间：2018-07-22 12:39

【摘要】：目前电力系统恢复机组选择的优化目标通常单一地追求发电量最大,忽视系统的安全稳定运行、机组重要性与恢复机组在系统的全局分布情况。在实际情况下尚不足以保证电力系统恢复的可靠与高效地进行。通过建立联合考虑电压相关安全指标、机组重要性与最大发电量的目标函数,将优化问题抽象为一个多目标组合优化背包问题。通过一定约束条件进行机组预选之后,由蝙蝠算法求解出优化模型的Pareto最优解集。通过算例进行仿真建模与其他算法进行多方面对比后,验证说明了蝙蝠算法在解决此多目标决策问题上的合理性与有效性。
[Abstract]:At present, the optimization target of the selection of the power system recovery unit is usually single in pursuit of the maximum power generation, neglecting the safe and stable operation of the system, the importance of the unit and the global distribution of the recovery unit in the system. In fact, it is not enough to ensure the reliability and efficiency of the power system recovery. The optimization problem is abstracted as a multi-objective combinatorial optimization knapsack problem. The optimization problem is abstracted as a multi-objective combinatorial optimization knapsack problem. The optimal solution set of the optimized model is solved by the bat algorithm after a certain constraint condition is carried out. The simulation modeling and other algorithms are carried out in many ways through an example. It proves that the bat algorithm is reasonable and effective in solving this multi-objective decision-making problem.
【作者单位】： 湖南大学电气与信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(No.61102039,No.51107034) 高等学校博士学科点专项科研基金资助课题(No.20120161110009) 湖南省自然科学基金(No.14JJ7029) 中央高校基金和湖南省教改课题
【分类号】：TM732;TP18

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本文编号：2137492