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⛄ 内容介绍
1 算法原理
灰狼算法（Grey Wolf Optimizer）是一种基于群体智能的优化算法，它受到灰狼行为和社会结构的启发，模拟了灰狼个体之间的协作寻优过程。灰狼算法由Mirjalili等人在2014年提出，适用于单目标和多目标优化问题。
以下是灰狼算法的基本步骤：
- 初始化群体：
- 随机生成初始的灰狼个体，并为每个个体分配随机的位置和速度。
- 目标函数评估：
- 根据当前个体的位置，计算目标函数的值，评估其适应度。
- 群体协作：
- 根据适应度对灰狼个体进行排序，确定Alpha（最优解Beta、Delta和其他灰狼的角色。
- 根据当前个体的位置和速度，使用更新方程调整其位置和速度。
- 终止条件检查：
- 检查迭代次数是否达到预设上限，或者达到满意的优化结果。
- 如果满足终止条件，则跳至步骤6。否则，继续执行下一次迭代。
- 进入步骤2，重新计算目标函数并评估适应度。
- 输出最优解：
- 根据最优体的位置和适应度，得到最佳的优化结果。
在灰狼算法中，灰狼个体之间通过协作和竞争的方式进行搜索。Alpha、Beta、Delta分别代表群体中的最优解，其他灰狼根据其位置和适应度不断调整自身状态。通过模拟灰狼个体间的竞争和协作，灰狼算法可以从初始解逐步优化，搜索到全局最优解。
2 算法流程
基于灰狼算法实现多目标无功电压优化可以通过以下步骤来实现：
- 问题建模：
- 将电力系统网络建模为图，包括节点、线路、发电机等组件。
- 确定功电压优化的多个目标函数，例如最小化总功率损失、最小化母线电压偏差、最小化电流超限等。
- 灰狼算法初始化：
- 随机生成一群初始灰狼个体，并为每个个体分配随机的位置和速度。
- 目标函数评估：
- 根据当前个体的位置，算目标函数的值，评估其适应度。
- 灰狼搜索过程：
- 根据适应度对灰狼个体进行排序，确定Alpha（最优解）、Beta、Delta和其他灰狼的角色。
- 根据灰狼个体的位置和速度，使用公式更新其位置和速度。此处参考灰狼算法中的跳跃行为及逃避行为策略。
- 在更新位置后，根据新位置重新计算目标函数，评估适应度。
- 终止条件检查：
- 检查迭代次数是否达到预设上限，或者达到满意的优化结果。
- 如果满足终止条件，跳转到步骤7。否则，继续执行下一次迭代。
- 回到步骤3，继续搜索过程。
- 输出最优解：
- 根据最优个体的位置和适应度，得到最佳的无功电压优化结果。
- 提供无功补偿装置的设定，并更新电力系统以实现优化的无功电压控制。
需要注意的是，灰狼算法作为一种智能优化算法，其性能在很大程度上取决于参数的选择、搜索策略和适应度评估函数的设计。对于复杂的无功电压优化问题，还可以考虑引入约束处理、自适应调整和多种改进方法来提高算法性能和收敛速度。
⛄ 部分代码
%___________________________________________________________________%
% Multi-Objective Grey Wolf Optimizer (MOGWO) %
% Source codes demo version 1.0 %
% %
% Developed in MATLAB R2011b(7.13) %
% %
% Author and programmer: Seyedali Mirjalili %
% %
% e-Mail: ali.mirjalili@gmail.com %
% seyedali.mirjalili@griffithuni.edu.au %
% %
% Homepage: http://www.alimirjalili.com %
% %
% Main paper: %
% %
% S. Mirjalili, S. Saremi, S. M. Mirjalili, L. Coelho, %
% Multi-objective grey wolf optimizer: A novel algorithm for %
% multi-criterion optimization, Expert Systems with Applications,%
% in press, DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2015.10.039 % %
% %
%___________________________________________________________________%
% I acknowledge that this version of MOGWO has been written using
% a large portion of the following code:
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% MATLAB Code for %
% %
% Multi-Objective Particle Swarm Optimization (MOPSO) %
% Version 1.0 - Feb. 2011 %
% %
% According to: %
% Carlos A. Coello Coello et al., %
% "Handling Multiple Objectives with Particle Swarm Optimization," %
% IEEE Transactions on Evolutionary Computation, Vol. 8, No. 3, %
% pp. 256-279, June 2004. %
% %
% Developed Using MATLAB R2009b (Version 7.9) %
% %
% Programmed By: S. Mostapha Kalami Heris %
% %
% e-Mail: sm.kalami@gmail.com %
% kalami@ee.kntu.ac.ir %
% %
% Homepage: http://www.kalami.ir %
% %
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
function [occ_cell_index, occ_cell_member_count]=GetOccupiedCells(pop)
GridIndices=[pop.GridIndex];
occ_cell_index=unique(GridIndices);
occ_cell_member_count=zeros(size(occ_cell_index));
m=numel(occ_cell_index);
for k=1:m
occ_cell_member_count(k)=sum(GridIndices==occ_cell_index(k));
end
end
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1] 张涛,余利,姚剑峰,等.基于改进多目标差分灰狼算法的配电网无功优化[J].信息与控制, 2020(1):9.DOI:CNKI:SUN:XXYK.0.2020-01-009.
[2] 张涛,余利,冯朕,等.基于多目标差分灰狼算法的配电网无功优化方法:CN201910109820.7[P].CN109768573A[2023-06-20].
[3] 赵亮,吕剑虹.基于改进遗传算法的风电场多目标无功优化[J].电力自动化设备, 2010(10):5.DOI:10.3969/j.issn.1006-6047.2010.10.019.
