[发明专利]源网荷多目标规划模型的可信度优化方法

摘要

本发明公开了一种源网荷多目标规划模型的可信度优化方法，其包括以下步骤：步骤1，提出安全因子，确定系统结构，建立多目标规划模型；步骤2，对不确定性进行处理；步骤3，对模型求解，得到帕累托最优解集；步骤4，确定帕累托前沿每组解中各目标函数对应的满意度；步骤5，确定各目标函数对应的满意度解集的离散程度；步骤6，确定所得解集的可信程度、各目标函数的权重系数；步骤7，得到每组解基于权重的平均相对满意度，取最大值对应的解为最佳解。本发明综合考虑机组和线路的安全裕度，以全面提高系统安全性，并且所提最佳解选取方法可得到可信度更高的结果，适用于多目标规划模型，实际仿真表明所提方法的有效性和合理性。

主权项

1.一种源网荷多目标规划模型的可信度优化方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1，提出安全因子，确定电力系统的结构，建立考虑经济性、安全性和协调性的源网荷多目标规划模型，确定目标函数和约束条件；步骤2，结合可信性理论和模糊机会约束规划，对所述源网荷多目标规划模型中的不确定性因素进行处理；步骤3，采用多目标细菌群体趋药性算法对所述源网荷多目标规划模型进行求解，得到帕累托最优解集；步骤4，根据模糊隶属度函数，确定帕累托最优解集的前沿中每组解中各个目标函数对应的满意度；以最小值为最优解的目标函数用模糊隶属度函数表示为：式中，为第j组解中，第i个目标函数对应的满意度；f_i^j为第j组解中，第i个目标函数的函数值；f_i^max和f_i^min分别为第i个目标函数的最大值和最小值；步骤5，通过平均相对偏差，得到所述各个目标函数对应的满意度解集的离散程度；步骤6，根据所述满意度解集的离散程度确定所得解集的可信程度，从而确定所述各个目标函数的权重系数；以及步骤7，得到每组解基于权重的平均相对满意度，所述帕累托最优解集中第j组解的平均相对满意度为：式中，h_j为第j组解的平均相对满意度；w_i为第i个目标函数所占权重，N_obj为目标函数个数；得到N_x个最优解的平均相对满意度，并且所述平均相对满意度越大，满意度越高。