基于改进NSGA-Ⅲ算法的电力系统高维目标潮流优化研究

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随着人们环保意识的日益增强和对电网供电质量要求的提高,传统的仅仅考虑经济性的单目标优化显然已经不符合当代电力系统运行管理的要求。综合考虑电力系统的经济性、环保性、可靠性与稳定性等多个目标,使得发电成本尽可能的小,电网可靠性、安全性和稳定性尽可能高以及线路损耗尽可能小已经成为当代电力系统研究的热点。研究电力系统多目标甚至高维目标潮流优化问题,对提高电力系统的安全性、可靠性、稳定性以及经济性具有重大的研究意义。电力系统高维目标潮流优化是典型的非线性、多约束、大规模复杂优化问题。针对这一复杂优化问题,本文做了以下研究。(1)建立了电力系统高维目标潮流优化问题的数学优化模型。针对当前多目标潮流优化问题仅考虑2-3运行目标,不能全面反映电力系统安全、经济、环保、可靠等多方面要求的现状,以发电成本最小、污染物排放量最小、系统负荷节点电压偏差最小、有功损耗最小和电压稳定性最大为目标,综合考虑等式、不等式约束的高维目标最优潮流数学模型。(2)提出一种改进的NSGA-Ⅲ算法求解电力系统高维目标潮流优化问题。NSGA-Ⅲ算法是专门为高维目标优化问题设计的求解算法,在标准约束优化问题求解上获得一些验证,但在工程实际问题特别是电力优化问题的求解效果尚未见报道。本文结合高维目标潮流优化问题复杂约束的特点,采用牛拉法处理电量平衡约束,为避免罚函数法的使用进一步引入基于约束违背量的非支配选择策略,采用模糊决策的方法获得最优折衷解。通过IEEE-30节点和IEEE-57节点测试系统不同案例评价算法的有效性和可行性,并与包括NSGA-Ⅱ算法在内的其他求解方法进行比较。(3)提出基于 MPI(Message Passing Interface)框架的粗粒度并行 NSGA-Ⅲ算法求解电力系统多目标潮流优化问题。传统NSGA-Ⅲ算法寻找个体关联参考点的计算复杂度高且耗时较大这一缺点,提出利用多CPU多核心计算的优势,在MPI并行框架下实现上述NSGA-Ⅲ算法。通过IEEE-30节点测试系统评价算法的有效性和可行性。(4)以高维目标潮流优化的数学模型和所提出的NSGA-Ⅲ算法为核心,设计并开发电力系统高维目标潮流优化决策支持系统原型。
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