2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、多目標(biāo)電力系統(tǒng)最優(yōu)潮流作為水電梯級系統(tǒng)在電網(wǎng)運行中的協(xié)調(diào)機制研究的一部分,將水力發(fā)電和電網(wǎng)輸送結(jié)合在一起,在滿足功率平衡的基礎(chǔ)上實現(xiàn)了電網(wǎng)安全與水能資源的高效利用。隨著電力系統(tǒng)的迅速發(fā)展和其規(guī)模的日益擴大,以及人們期望滿足的目標(biāo)函數(shù)越來越多,多目標(biāo)電力系統(tǒng)最優(yōu)潮流成為一個典型的具有等式和不等式約束條件的多目標(biāo)非線性規(guī)劃問題。尋求一種有效地求解多目標(biāo)電力系統(tǒng)最優(yōu)潮流問題的算法,對眾多學(xué)者來說,仍是一個挑戰(zhàn)性課題。因此,在研究求解多目標(biāo)電力

2、系統(tǒng)最優(yōu)潮流問題的算法時,本文將重點研究和分析改進(jìn)的強度 Pareto進(jìn)化算法(Improved Strength Pareto Evolutionary Algorithm,SPEA-Ⅱ)和帶精英策略的快速非支配排序遺傳算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ)。
  本文首先闡述了多目標(biāo)最優(yōu)潮流的研究背景和意義,然后介紹了用于解決多目標(biāo)優(yōu)化問題的經(jīng)典優(yōu)化算法和現(xiàn)代優(yōu)

3、化算法。概括了多目標(biāo)優(yōu)化問題的數(shù)學(xué)模型和有關(guān)定義,詳細(xì)闡述了SPEA-Ⅱ算法和NSGA-Ⅱ算法的基本原理,研究了這兩種算法的求解步驟。最后采用Van Veldhuizen標(biāo)準(zhǔn)測試集為算例,在算法收斂性、Pareto解集分布性和算法運行效率三方面對兩種算法的性能進(jìn)行了分析和比較。結(jié)果顯示,SPEA-Ⅱ算法具有穩(wěn)健性強和運算速率快等優(yōu)點,NSGA-Ⅱ算法具有良好的收斂性、解集多樣性和較高的運行效率。
  其次在“節(jié)能減排”要求下,建立

4、了多目標(biāo)電力系統(tǒng)最優(yōu)潮流模型,采用火電機組煤耗成本最低、網(wǎng)損最小、污染物排放量最少作為目標(biāo)函數(shù),包含火電出力和水電出力的潮流平衡方程作為等式約束,各種變量上下限約束作為不等式約束。然后分別提出了基于牛頓法的SPEA-Ⅱ算法和基于牛頓法的NSGA-Ⅱ算法來求解最優(yōu)潮流。這兩種算法都采用牛頓法處理潮流平衡方程組,并對個體變量進(jìn)行不等式約束驗證,從而獲得滿足等式和不等式約束的初始種群。在兩種算法的每一代進(jìn)化過程中,對經(jīng)過交叉和變異后產(chǎn)生的新個

5、體進(jìn)行變量約束驗證和目標(biāo)函數(shù)值驗證,將不滿足決策者要求的個體剔除出種群;在每代進(jìn)化過程中,如果有些個體已經(jīng)滿足決策者的個體優(yōu)良性能要求,為避免該個體在進(jìn)化操作后失去它的優(yōu)良性能,將該個體復(fù)制至Pareto解集過濾器中,進(jìn)化結(jié)束時,與Pareto優(yōu)化解集共同構(gòu)成最終的優(yōu)化結(jié)果。最后本文以IEEE-30節(jié)點系統(tǒng)作為算例,分別采用上述SPEA-Ⅱ算法和改進(jìn)的NSGA-Ⅱ算法進(jìn)行了多目標(biāo)電力系統(tǒng)最優(yōu)潮流計算,并就算法的收斂性、解集分布性和算法運

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