多目标人工免疫算法及其在无功优化中的应用

论文摘要

随着国民经济的快速发展,各个行业对电能质量的要求不断提高。电力系统安全、经济运行,持续不断的、高质量的电力供应已经成为现代社会经济的迫切需求。电力系统无功优化是保证电力系统安全稳定运行的一项有效手段,是降低网络损耗、提高电压质量的重要措施。电力系统无功优化是一种典型的非线性优化问题,具有多目标、多控制变量、多约束条件、离散性以及不确定性等特点。常规的数学优化方法在处理此类问题时有较大的局限性。针对无功优化问题的特点,同时由于人工免疫算法具有搜索效率高、避免过早收敛、并行优化、保持个体多样性等优点,因此本文将一种改进的多目标人工免疫优化算法应用于多目标无功优化问题。在该算法中采用一种新的改进的非支配排序方法,将一种基于Pareto系数的非劣解排序方法用于对抗体的排序；同时算法中基于拥挤距浓度选择的适应度评价机制和自适应克隆算子的应用都有效的保证了算法的收敛性；本文引入了一种基于混沌搜索的混合变异算子的改善了抗体群的多样性,保证了算法的全局搜索能力；拥挤距浓度算子保证非劣解在Pareto前沿良好的分布性。通过对Pareto前沿非凸、不连续、高维和带约束的仿真函数的测试,仿真对比结果表明了该算法在全局收敛性、多样性和得到的最优解集分布性方面具有很强的能力。在传统无功优化模型的基础上,引入了静态电压稳定性指标,综合考虑系统有功网损最小、电压水平最好和静态电压稳定裕度最大,建立了综合考虑安全性和经济性的多目标优化模型。将本文改进的多目标人工免疫优化算法应用到多目标无功优化的求解中,对IEEE-30节点系统进行了仿真,得到了Pareto最优解集。使用夹角度量排序法对得到的Pareto解集进行多属性的决策,选出了一组最优解,在该最优解参数下的优化结果表明,该优化算法在实现系统经济运行的同时也增强了电网的电压稳定性。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
• 1.1 课题背景及意义
• 1.2 无功优化算法的国内外研究现状
• 1.2.1 常规优化方法
• 1.2.2 人工智能优化算法
• 1.3 人工免疫系统研究概述
• 1.4 人工免疫算法研究现状
• 1.5 论文的主要工作
• 第2章 无功优化数学模型的建立
• 2.1 电力系统无功优化的概述
• 2.2 无功运行优化的变量和约束
• 2.3 电力系统无功优化模型的建立
• 2.3.1 电压稳定性分析
• 2.3.2 多目标无功优化模型
• 2.4 本章小结
• 第3章 人工免疫算法的基本原理和模型
• 3.1 人工免疫系统的生物学基础
• 3.1.1 生物免疫系统的组成和功能
• 3.1.2 免疫应答过程及原理分析
• 3.2 人工免疫算法理论
• 3.2.1 人工免疫算法的概述
• 3.2.2 人工免疫算法的算子设计
• 3.2.3 人工免疫算法基本流程和步骤
• 3.2.4 算法的参数分析
• 3.3 人工免疫算法的收敛性测试
• 3.4 本章小结
• 第4章 改进的多目标人工免疫优化算法
• 4.1 多目标优化的基本概念
• 4.1.1 多目标优化问题数学描述
• 4.1.2 Pareto解集的概念
• 4.1.3 Pareto前沿
• 4.2 多目标人工免疫算法
• 4.3 改进的多目标人工免疫算法
• 4.3.1 AMOAIA算法的基本步骤及流程图
• 4.3.2 AMOAIA的算子设计
• 4.4 约束处理技术
• 4.4.1 惩罚函数法
• 4.4.2 多目标法
• 4.4.3 可行解审查法
• 4.5 多属性决策
• 4.5.1 理想点法
• 4.5.2 夹角度量排序法
• 4.6 仿真测试与结果分析
• 4.6.1 评价准则
• 4.6.2 仿真测试
• 4.6.3 结果分析
• 4.7 本章小结
• 第5章 多目标人工免疫算法在无功优化中的应用
• 5.1 多目标无功优化模型
• 5.2 无功优化问题的算法实现
• 5.2.1 算法的设计
• 5.2.2 无功优化步骤和流程
• 5.3 优化仿真与决策
• 5.3.1 优化仿真
• 5.3.2 多属性决策
• 5.4 本章小结
• 第6章 结论与展望
• 6.1 结论
• 6.2 展望
• 参考文献
• 致谢
• 附录A