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基于改进粒子群算法的多目标最优潮流计算 被引量：13
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作者 胡德峰 张步涵 姚建光 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2007年第3期51-57,共7页
针对电力系统多目标最优潮流计算问题,提出一种基于(非劣最优)Pareto解集的改进粒子群算法AL iPSO。用最优值评估选取法求取粒子和全局最优位置,解决目标函数间可能存在的冲突。并将关联度自适应学习应用于多目标优化,提出适合Pareto解... 针对电力系统多目标最优潮流计算问题,提出一种基于(非劣最优)Pareto解集的改进粒子群算法AL iPSO。用最优值评估选取法求取粒子和全局最优位置,解决目标函数间可能存在的冲突。并将关联度自适应学习应用于多目标优化,提出适合Pareto解特点的适应度设计和随机惯性权策略,克服PSO算法容易早熟而陷入局部最优解的缺点。通过对IEEE 6、IEEE 14节点系统多目标最优潮流计算,验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 非劣最优解集 多目标 最优潮流计算 关联度自适应学习 适应度设计 随机惯性权策略
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