申请/专利权人：福建和盛高科技产业有限公司

申请日：2022-05-11

公开（公告）日：2022-08-09

公开（公告）号：CN114880931A

主分类号：G06F30/27

分类号：G06F30/27;H02J3/00;H02J3/06;G06F119/02

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2022.08.26#实质审查的生效;2022.08.09#公开

摘要：本发明公开一种基于权重依赖度的配电网多目标优化方法，包括以下步骤：步骤S1：输入配电网系统节点、负荷等模型数据；步骤S2：确定优化对象，进行初始化种群编码；步骤S3：确定优化目标和约束条件；步骤S4：计算不同权重组合的个体总目标函数值；步骤S5：计算权重依赖度，淘汰种群中权重依赖度大的个体；步骤S6：在剩余个体中进行选择；步骤S7：自适应交叉、变异操作；步骤S8：父子两代遗传操作后，判断是否达到收敛条件；步骤S9：迭代结束，得到最优解。本发明在寻优模型中无需主观确定权重，所得最优解在实际工程中适用性更强。

主权项：1.一种基于权重依赖度的配电网多目标优化方法，其特征在于：其包括以下步骤：步骤S1：输入配电网系统数据，节点总数为n，系统各节点的负荷表示为Pli+jQli，其中Pli表示节点i处的有功负荷，Qli表示节点i处的无功负荷；步骤S2：确定优化对象为各节点处的分布式电源容量，进行初始种群编码，在约束条件下初始化种群： 式中，Pop表示初始种群，pm1表示种群中个体m的第1个编码；步骤S3：构建配电网多目标优化模型的目标函数，建立约束条件；步骤S4：计算不同个体的目标函数，并根据不同权重计算总目标函数值步骤S5：计算种群个体的权重依赖度Depm，淘汰种群中权重依赖度大的个体： 式中，Popo,:表示种群序列的第o行，表示种群个体权重依赖度的平均值；步骤S6：在剩余个体中，选择N组权重比中每组权重下目标函数值最优的个体作为父代，进入下一步遗传操作；步骤S7：进行交叉、变异操作，对适应度较高的个体降低交叉、变异的概率，对适应度较低的个体提高交叉、变异的概率；步骤S8：当迭代次数达到设定值或最优解收敛时，判断是否达到收敛条件；是则，执行步骤S9；否则，返回步骤S4；步骤S9：迭代中止，得到最优解。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 福建和盛高科技产业有限公司 一种基于权重依赖度的配电网多目标优化方法

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