基于改进萤火虫算法的多目标优化潮流仿真研究

摘要

针对电力系统多目标优化潮流(MOOPF)问题,结合基于约束优先的帕累托占优关系、非劣排序和拥挤距离计算,提出了约束优先非劣排序的多目标萤火虫算法(CNSFA),并根据模糊数学中的模糊隶属度选取最优折衷解.通过对IEEE30节点测试系统进行电力系统多目标优化潮流仿真测试以及与对比算法的比较可以看出:该算法在求解多目标优化潮流问题时,得到了分布性均匀和收敛性较强的帕累托解.