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⛄ 内容介绍
NSGA-III (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm III)是一种多目标优化算法，而电力系统无功电压优化通常是一个单目标或限制型问题。因此，将NSGA-III应用于该问题可能不太适合。
对于电力系统无功电压优化的问题，可以考虑使用其他针对单目标或多目标优化的算法。以下是一个基于实现示例，使用遗传算法（GA）进行无功电压优化：
- 问题建模：
- 将电力系统无功电压优化问题定义为一个目标函数最小化问题，例如最小化系统的无功功率损耗。
- 电力系统模型建立：
- 建立电力系统的模型，包括节点、支路发电机、负载等元件。
- 确定变量和约束条件，如无功功率调节变量、节点电压限制等。
- GA参数设置：
- 在Matlab中加载或实现遗传算法相关的函数和操作。
- 设置算法的参数，包括种群大小、迭代次数、交叉概率、变异概率等。
- 目标函数和约束条件定义：
- 定义优化问题的目标函数，例如无功功率损耗函数。
- 设置约束条件，如节点电压限制、功率因数要求等。
- 初始化种群：
- 根据问题的约束条件，随机生成初始种群，每个个体略。
- 运行遗传算法：
- 使用Matlab中的遗传算法函数对初始种群进行迭代优化。
- 在每次迭代中，评估个体的适应度值，根据适应度值执行选择、交叉和变异操作。
- 生成优化结果：
- 在算法收敛后，提取最优解作为无功电压优化的结果。
⛄ 运行结果
⛄ 部分代码
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% Copyright (c) 2016, Mostapha Kalami Heris & Yarpiz (www.yarpiz.com)
% All rights reserved. Please read the "LICENSE" file for license terms.
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% Project Code: YPEA126
% Project Title: Non-dominated Sorting Genetic Algorithm III (NSGA-III)
% Publisher: Yarpiz (www.yarpiz.com)
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% Implemented by: Mostapha Kalami Heris, PhD (member of Yarpiz Team)
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% Cite as:
% Mostapha Kalami Heris, NSGA-III: Non-dominated Sorting Genetic Algorithm, the Third Version — MATLAB Implementation (URL: https://yarpiz.com/456/ypea126-nsga3), Yarpiz, 2016.
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% Contact Info: sm.kalami@gmail.com, info@yarpiz.com
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% Base Reference Paper:
% K. Deb and H. Jain, "An Evolutionary Many-Objective Optimization Algorithm
% Using Reference-Point-Based Nondominated Sorting Approach, Part I: Solving
% Problems With Box Constraints, "
% in IEEE Transactions on Evolutionary Computation,
% vol. 18, no. 4, pp. 577-601, Aug. 2014.
%
% Reference Paper URL: http://doi.org/10.1109/TEVC.2013.2281535
%
function [pop, F] = NonDominatedSorting(pop)
nPop = numel(pop);
for i = 1:nPop
pop(i).DominationSet = [];
pop(i).DominatedCount = 0;
end
F{1} = [];
for i = 1:nPop
for j = i+1:nPop
p = pop(i);
q = pop(j);
if Dominates(p, q)
p.DominationSet = [p.DominationSet j];
q.DominatedCount = q.DominatedCount+1;
end
if Dominates(q.Cost, p.Cost)
q.DominationSet = [q.DominationSet i];
p.DominatedCount = p.DominatedCount+1;
end
pop(i) = p;
pop(j) = q;
end
if pop(i).DominatedCount == 0
F{1} = [F{1} i];
pop(i).Rank = 1;
end
end
k = 1;
while true
Q = [];
for i = F{k}
p = pop(i);
for j = p.DominationSet
q = pop(j);
q.DominatedCount = q.DominatedCount-1;
if q.DominatedCount == 0
Q = [Q j];
q.Rank = k+1;
end
pop(j) = q;
end
end
if isempty(Q)
break;
end
F{k+1} = Q;
k = k+1;
end
end
⛄ 参考文献
[1] 尹东.基于多Agent技术的无功优化控制系统[D].山东大学,2004.DOI:10.7666/d.y682220.
[2] 吴秀华,朴在林,徐静,等.基于改进粒子群优化算法的电力系统无功电压综合控制[J].电力系统保护与控制, 2007, 35(21):28-33.DOI:10.3969/j.issn.1674-3415.2007.21.007.
[3] 唐静.基于QUATRE-TS算法的电力系统无功优化[D].福建工程学院,2019.
