基于Pareto协同进化算法的多个FACTS元件协调控制

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针对多个FACTS装置的控制器之间存在的负交互影响.提出一种基于Pareto协同进化算法的协调控制方法。利用协同进化算法对控制器参数进行种群划分.对各种群采用遍历组合法构造新的个体并计算目标函数值。采用多种群合作策略进行非支配排序,取排序后的最优个体进行遗传操作,最后得到一组Pareto最优解集。与常规多目标优化算法相比,避免了一般多目标优化进化算法中难以处理的适应度值的分配问题.且利用协同进化算法的并行性大幅提高了收敛速度。利用该方法对静止同步串联补偿器(SSSC)与静止同步补偿器(STATCOM)2种
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