【摘 要】
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针对电力系统多目标最优潮流计算问题，提出一种基于（非劣最优）Pareto解集的改进粒子群算法ALiPSO。用最优值评估选取法求取粒子和全局最优位置，解决目标函数间可能存在的冲突。并
【机 构】
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华中科技大学电气与电子工程学院,江苏省泰州供电公司输配电运行部
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针对电力系统多目标最优潮流计算问题，提出一种基于（非劣最优）Pareto解集的改进粒子群算法ALiPSO。用最优值评估选取法求取粒子和全局最优位置，解决目标函数间可能存在的冲突。并将关联度自适应学习应用于多目标优化，提出适合Pareto解特点的适应度设计和随机惯性权策略，克服PSO算法容易早熟而陷入局部最优解的缺点。通过对IEEE6、IEEE14节点系统多目标最优潮流计算，验证了该算法的有效性。
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