风电并网在实现节约化石能源和减少有害气体排放等效益的同时，也将对电力系统的可靠性造成一定的负面影响。为达到投资经济性、系统可靠性、环保效果的整体最优，构建了多目标风电场接入的输电线路与电网的联合优化规划模型；针对目标权重未知、人工神经网络(artificial neural network，ANN)收敛困难、无法合理决策等问题，采用方差最大化决策和分类逼近理想解的排序方法(technique for order preference by similarity to an ideal solution，TOPSIS)缩小最优解的范围，并在此基础上提出了随机模拟、神经元网络和非劣排序遗传算法Ⅱ(non-dominated sorting genetic algorithm Ⅱ，NSGA-Ⅱ)相结合的混合智能算法；对增加风电场的改进IEEE Garver-6系统进行计算分析，结果表明该方法具有较高的决策效率和计算精度，从而验证了所提出模型和方法的合理性和有效性。
多目标优化 并网风电场 电网规划 非劣排序遗传算法Ⅱ 混合智能算法