非劣排序微分进化算法在PMU多目标优化配置中的应用

"求解PMU多目标优化配置问题的非劣排序微分进化算法 (2009年)" 本文主要探讨了电力系统中同步相量测量单元（PMU）的多目标优化配置问题，旨在实现电网的完全可观测性，同时最小化PMU的安装数量并确保系统的N-1量测可靠性。作者提出了一种混合算法，结合了Pareto非劣排序原则和微分进化算法，以解决这一复杂问题。 在电力系统中，PMU用于实时监测电网的关键参数，如电压相角和频率，对于故障检测、诊断及恢复具有重要意义。然而，安装过多的PMU会增加成本，因此寻求最少数量的PMU以满足系统需求成为了一个重要的优化任务。同时，系统的N-1量测可靠性是指在任意一个设备发生故障时，系统仍能保持稳定运行的能力，这也是配置PMU时需要考虑的重要指标。 提出的非劣排序微分进化算法是将Pareto最优概念与微分进化算法相结合的优化方法。Pareto最优用于处理多目标优化中的冲突问题，它能够找出一组非劣解，其中任何单个解的改进都会导致其他目标的恶化。微分进化算法是一种全局优化算法，以其强大的全局搜索能力而闻名，但在解决早熟收敛和搜索不均匀问题上可能表现不佳。为此，作者改进了个体的排挤机制和变异策略，以提高算法的性能。 通过改进的非劣排序微分进化算法，可以有效地寻找PMU配置的Pareto前沿，即所有可能的最优解集合。模糊集理论则被用来从这些非劣解中提取最优折中解，以适应决策者在不同目标之间可能存在的偏好。 实证分析基于IEEE39母线系统进行，结果显示，所提算法能够迅速而有效地在全球范围内寻找多目标优化解，生成更多的合理PMU配置方案，确保了Pareto前沿的准确性和完整性。这种方法对于实际电力系统的PMU配置规划具有很高的实用价值，能够兼顾成本和可靠性，为电力系统的优化运行提供了科学依据。 关键词：多目标优化；PMU配置；非劣排序；微分进化；模糊集 这项研究为电力系统的PMU配置提供了一种创新且高效的计算方法，结合了优化理论和模糊决策，有助于在满足多种约束条件下找到最优的PMU部署策略。