摘要：在综合考虑网损、电压质量和电流质量3个指标的基础上，建立了分布式电源选址定容的多目标决策模型，并提出了一种改进多目标微分进化算法（improveddifferentialevolutionformultiobjectiveoptimization，IDEMO）。该算法引入混沌搜索策略以提高初始种群利用率，采用控制参数调整策略以克服算法对控制参数依赖性强的缺点，利用动态拥挤距离排序策略使得帕累托解集分布更加均匀，从而为最终决策提供了优良的候选方案。以上述算法求得的帕累托最优解集为决策矩阵，使用基于熵的序数偏好方法对最优解集进行排序，得到最终决策方案。在IEEE-33节点系统上对所提方法进行了测试，并从外部解、C指标和S指标3方面与其他3种多目标优化算法进行了比较，验证了所提算法具有良好的搜索性能。最后评价了所选方案的有效性。

关键词：分布式电源 选址定容 多目标微分进化算法 帕累托解集 多目标决策方法 

单位：华北电力大学电气与电子工程学院 北京市昌平区102206