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采用本质多目标进化算法的舰船电网故障智能恢复决策

蒋燕君 姜建国 乔树通 中国电机工程学报 2011年第31期

摘要:经典多目标决策方法通过直接或利用层次分析法给定各目标权因子,再进行多目标综合。这种算法存在局限性,如缩放因子或模糊集参数实时调整难、获取最优解效率低等。现有舰船电网故障恢复方法仅给出负荷投切方案,且不考虑舰船线损。在严格定义"支配"、"目标支配"和"约束支配"3个概念的基础上,利用解的非支配关系,提出采用本质多目标进化算法并面向开关的故障智能恢复决策,该方法毋需权因子、缩放因子和模糊集参数,并实现了故障恢复后线损最小,在获得Pareto解集后,再作目标偏好选择,给出最优开关动作序列,提高了获取最优解的效率,解决了多约束条件下解的支配关系判别难题。算例分析证实了该方法可行、有效,且优于经典多目标方法。

关键词:故障恢复网络重构多目标进化算法pareto前沿舰船电力网络

单位:电力传输与功率变换控制教育部重点实验室(上海交通大学) 上海市闵行区200240

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