一种电力系统多目标无功优化的方法及系统

摘要

本发明公开了一种电力系统多目标无功优化的方法及系统，建立多目标无功优化模型；利用Kent混沌映射产生N个初始鸟窝的位置作为初始种群，并计算各鸟窝的适应度值，根据Pareto支配关系建立外部档案集，自适应权重更新鸟窝位置，支配关系更新外部档案集并计算拥挤距离控制档案集容量；对各鸟窝进行差分进化操作并更新外部档案集；当满足迭代终止条件输出最优Pareto最优解集；考虑了多个目标函数的最优克服传统方法将多目标转化为单目标以及权重系数难确定的缺点，改进的布谷鸟搜索算法收敛速度快，精度高，个体多样性好，获得的最优解集具有良好多样性和均匀分布性，能很好的适用于求解电力系统多目标无功优化问题。

主权项

一种电力系统多目标无功优化的方法，其特征在于，包括：S1、确定优化目标和约束条件，建立以系统有功网损最小、电压偏差最小和静态电压稳定裕度最大为目标函数的多目标无功优化数学模型；S2、输入各个预定参数，利用Kent混沌映射产生N个初始鸟窝的位置作为初始鸟窝种群X(0)，对X(0)进行潮流计算并计算各初始鸟窝的适应度值，根据Pareto支配关系建立初始外部档案集；S3、利用具有自适应惯性权重w的布谷鸟寻窝的路径和位置更新公式更新鸟窝位置，得到新的鸟窝种群X(1)，并计算X(1)中各鸟窝适应度值；S4、将更新前后的两代种群进行合并，得到组合鸟窝种群X(1)”，计算X(1)”中各鸟窝适应度值，选择适应度值为前N的鸟窝作下一代鸟窝种群X(2)，根据Pareto支配关系更新外部档案集，并计算拥挤距离控制档案集容量；S5、对X(2)中各鸟窝进行差分进化操作更新鸟窝位置，得到下一代鸟窝种群，根据Pareto支配关系更新外部档案集并计算拥挤距离控制档案集容量；S6、判断是否满足迭代终止条件，若满足，输出最优Pareto最优解集；否则返回步骤S3。