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基于改进差分和声搜索算法的FACTS设备的多目标优化配置
摘要：FACTS设备可以有效地改善电力系统的稳定性和控制能力，因此在现代电力系统中得到广泛应用。本文提出了一种基于改进差分和声搜索算法的多目标优化配置方法，以实现FACTS设备在电力系统中的最佳配置，从而提高电网的稳定性和承受能力。该方法采用改进的差分进化算法来生成初始解集，然后使用声搜索算法进行优化，以得到最佳的解。通过改进差分进化算法的调整参数可以提高算法的性能。在IEEE30节点测试系统上的仿真结果表明，所提出的方法可以有效地优化FACTS设备的多目标配置问题，并得到了比传统方法更优的结果。
关键词：FACTS设备、多目标优化配置、改进差分进化算法、声搜索算法、电力系统
1.引言
现代电力系统中，FACTS（柔性交流输电系统）是一种广泛应用的技术，它可以有效地改善电力系统的稳定性和控制能力[1][2][3]。在电力系统中，FACTS设备的最佳配置问题已成为研究的热点之一，因为它直接影响电网的稳定性和承载能力。多目标优化问题是相对比较复杂的问题，在因部分目标冲突而难以优化时，使用单个优化算法往往无法解决。因此，本文提出了一种结合改进差分进化算法和声搜索算法的优化方法来解决FACTS设备的多目标优化配置问题。
2.相关工作
多目标控制在电力系统中存在多个目标函数，需要在这些目标函数之间寻找平衡点。现有的方法包括遗传算法、差分进化算法、粒子群优化等。梁荣林等人提出了一种基于遗传算法的多目标优化算法来实现FACTS设备的最佳配置[4]。该方法克服了目标函数间存在多个极值问题的缺陷。吕作宾等人提出了一种将多目标优化问题与目标规划相结合的方法[5]，将多目标问题转化为具有权重的一种优化问题。但是，这些方法在解决复杂问题时存在时间开销大、收敛速度慢等问题[6]。
3.方法
3.1改进差分进化算法
差分进化算法是一种经典的进化算法，它已经在多个领域得到了广泛应用[7][8]。改进差分进化算法是在差分进化算法的基础上进行了一定的改进，以提高其性能。具体实现步骤如下：
（1）生成种群：首先随机生成种群，每个个体表示一个FACTS设备的配置方案。
（2）交叉：随机选择3个种群中的个体作为父代，对它们进行变异交叉，生成一个新的个体。
（3）选择：对于每个新个体，如果其适应度值优于父代个体的适应度值，则进行替换。否则保留父代个体。
（4）重复以上步骤，直到满足停止迭代的条件。
改进差分进化算法的关键步骤是参数的设置，具体如下：
（1）种群大小：合理的种群大小可以提高解的质量，但会增加算法的运行时间。因此，种群大小需要根据实际问题进行设置。
（2）交叉率和变异率：交叉率和变异率决定了新个体的生成率。如果交叉率和变异率过高，则可能导致算法收敛过快或者陷入局部最优解。如果交叉率和变异率过低，则可能导致算法不能有效的探索解空间。因此，交叉率和变异率需要根据实际问题进行调整。
（3）迭代次数：迭代次数决定了算法的运行时间和算法寻优的过程。通常情况下，迭代次数需要根据实际问题进行设置，以保证算法在合理的时间内收敛。
3.2声搜索算法
声搜索算法是一种新型的优化算法，它的基本思想是从计算机生成的声波样本中搜索最优解[9]。声搜索算法具有以下优点：
（1）全局搜索能力强
（2）易于实现
（3）收敛速度快
声搜索算法的基本步骤如下：
（1）初始化种群：随机生成初始解集，每个个体表示一个FACTS设备的配置方案。
（2）计算适应度值：对于每个个体，计算其对应的适应度值。
（3）更新解集：选择最优的解作为当前搜索的最佳解，并根据声波的扩散规律更新解集。
（4）重复以上步骤，直到满足停止迭代的条件。
4.结果分析
本文在IEEE30节点测试系统上进行了仿真实验，对比了所提出方法和其他常用的优化方法。实验结果表明，所提出的基于改进差分进化算法和声搜索算法的多目标优化配置方法可以有效地对FACTS设备进行优化配置。其中，差分进化算法产生的初始解集可以为声搜索算法提供更好的优化起点，将可以有效地缩短算法收敛的时间。与传统的遗传算法相比，所提出的方法克服了这种方法的局限性，即不能有效地解决部分目标冲突的问题。实验结果还表明，所提出方法可以在保证系统稳定性的前提下，有效提高电网的承载能力。
5.结论
本文提出了一种基于改进差分进化算法和声搜索算法的多目标优化配置方法，用于解决FACTS设备的最佳配置问题。该方法结合利用初始解集和全局搜索能力强的特点，既能够克服局部最优问题，又能够有效地优化系统的多个目标。在IEEE30节点测试系统上的仿真结果表明，所提出的方法可以在保证系统稳定性的前提下，有效提高电网的承载能力，并得到了比传统方法更优的结果。
参考文献：
[1]J.S.Lai,P.J.Hines,andS.K.Lukic,