考虑地理因素的改进量子粒子群算法在多目标电网规划中的应用

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针对电网规划的多目标权衡优化问题,建立以可靠性和经济性为目标的电网规划模型,提出改进的量子粒子群算法,采用Pareto支配关系来更新粒子的个体和局部最优值,定义粒子紊流极大极小间距,并采用紊流间距方法裁剪非支配解,引入收敛因子K加快粒子跳出局部最优后的收敛速度。同时考虑电网规划存在的地理环境不确定因素的影响,在规划目标函数中引入地理障碍罚因子。通过18节点电网规划算例仿真结果表明,提出的改进算法与基于非支配遗传算法和基于多目标进化算法相比,所得的Pareto解数目,解的优劣情况以及分布效果都有明显提升。
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