基于并行非支配排序遗传算法的限流措施多目标优化

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分析了当前限流措施优化模型和算法存在的缺陷,提出了综合考虑安全性、稳定性、经济性的限流措施多目标优化模型。在潮流约束下,模型以总投资成本最小、故障后功角稳定性最佳、短路电流综合越限最小为优化目标,并且引入带精英策略的改进非支配排序遗传算法,结合基于限流效果灵敏度的支路筛选策略,应用于Pareto最优限流措施的求解。为提升优化速度,在MATLAB计算平台上对改进非支配排序遗传算法进行了主从并行改造。最后,结合改进的新英格兰10机39节点系统优化结果,验证了所提出的多目标优化方法有效、可行。 The current optimization model and algorithm of current limiting measure are analyzed. A multi-objective optimization model of current limiting measure considering safety, stability and economy is put forward. Under the constraint of power flow, the model has the least total investment cost, the best power angle stability after fault and the minimum comprehensive threshold of short-circuit current, and the improved non-dominated ranking genetic algorithm with elitist strategy is introduced. Based on the current-limit effect sensitivity The branch screening strategy is applied to solve the Pareto optimal current limit measure. In order to improve the optimization speed, the improved non-dominated ranking genetic algorithm was transformed from master to slave on the MATLAB computing platform. Finally, combined with the improved New England 10-machine 39-node system optimization results, the proposed multi-objective optimization method is valid and feasible.
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