基于DE-CSO混合算法的多目標無功優化

盧維佳，黃海濤，魏明磊

(1.廣東電網汕尾供電局，廣東 汕尾 516600; 2.國網安徽省電力有限公司定遠供電局，安徽 滁州 233200)

0 引 言

多目標無功潮流優化是一個多變量、多約束混合的非線性規劃問題[1]，它通過調整系統中發電機端電壓、變壓器分接頭及無功補償設備的投切來改變無功潮流，從而降低系統的有功損耗、提高電壓穩定裕度，同時使系統的節點電壓保持在額定范圍內。常規的無功優化求解智能方法已經有很多，包括粒子群算法[2-4]、差分進化算法[5]、遺傳算法[6-8]等。但這些算法自身在優化過程容易導致粒子早熟，陷入局部最優。另外，單一的智能優化算法不能夠提高粒子的多樣性，優化后的多目標函數可行解分布不夠均勻、廣泛，限制了不同需求者對多目標無功優化可行解的選擇。

本文提出一種融合CSO算法[9-11]和DE算法的DE-CSO算法。CSO算法參數少，調整策略相對單一，但該算法通過縱橫兩部分交叉操作產生的新種群不容易陷入早熟收斂。DE算法收斂速度快，種群粒子多樣性好，但是該算法容易導致早熟收斂，收斂精度不夠。而將兩種算法相結合的DE-CSO算法不僅保留了CSO算法種群粒子不易陷入早熟收斂的特點，而且通過DE-CSO算法中的變異交叉操作，能夠有效地提高粒子多樣性，對于無功優化這樣的非線性問題求解有很好的適用性。另外，針對多目標函數優化問題，本文通過快速非支配排序和計算粒子擁擠距離的方法來實現對粒子的優勝劣汰，產生均勻、廣泛的Pareto前沿分布?！?br>