粒子群算法因其具有收敛速度快和参数调节灵活等优点而被广泛应用于多目标无功优化领域,然而粒子群算法快速收敛特征极易收敛到局部最优解.提出了一种基于自适应网格密度的改进多目标粒子群算法(AG-MOPSO).通过自适应网格确定粒子的个体密度,并利用该信息对外部档案进行维护,进一步利用自适应网格估算非劣解的密度信息,采用轮盘赌法确定全局最优解,提升了种群多样性.以网损和电压偏移为目标,采用IEEE30节点系统进行算例分析,验证了改进AG-MOPSO算法在寻优过程中的高效性.
多目标 无功优化 粒子群 自适应网格 Pareto最优