动态多目标无功优化：Pareto最优集的NSGA-II算法实现

"动态多目标无功/电压规划的Pareto最优集的求取 (2010年) - 张安安, 杨洪耕, 杨坤" 本文主要探讨了动态多目标无功/电压规划问题，这是一个在电力系统中至关重要的优化任务。无功功率控制和电压调节对于电网的稳定运行和效率提升具有显著影响。传统的先评价方法在处理这个问题时，往往只能得出单个解决方案，而忽略了可能存在的多个有效解之间的权衡。这种方法在确定不同目标之间权重时存在困难，因此在实际操作中并不理想。 作者提出了一个新的多目标数学模型，将开关设备的动作次数纳入优化目标之一，以减少不必要的设备切换，从而提高系统的稳定性。他们采用了改进的非支配遗传算法（NSGA-II）来解决这个多目标优化问题，NSGA-II是一种高效的多目标优化算法，能够找到问题的Pareto最优集，即一组在所有目标上都无法被其他解支配的解集。 Pareto最优集的概念在多目标优化中至关重要，它表示的是所有可能解中的一个集合，其中任意一个解的改进都会导致至少一个目标恶化。在电力系统优化中，这意味着找到一组平衡的解决方案，使得在改善一个目标（如电压质量或损耗）的同时，不会过度牺牲其他目标（如设备寿命或运行成本）。 为了验证所提出方法的有效性，研究人员在IEEE 14节点和30节点的标准电网模型以及实际电网模型上进行了计算和仿真。这些实验结果证明了该方法在寻找动态多目标无功优化问题的Pareto近似最优集方面的高效性和准确性。 这项工作为电力系统的动态无功优化提供了一种新的、全面的优化策略，它不仅考虑了多目标的平衡，还考虑了实际操作中的设备动作次数限制，有助于提高电网的运行效率和可靠性。该研究的贡献在于引入了一种更适应实际需求的优化方法，对于电力系统的规划和控制具有重要的理论和实践意义。