【摘 要】
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提出了一种改进非支配排序遗传（Non-dominated sorting genetic algorithms,NSGA）-Ⅱ算法，其种群局部搜索和外部种群的设置有效提高了算法的收敛性和解集的多样性。将该算法应用于电力系统无功–潮流多目标协同优化调度问题的求解。采用IEEE-14和IEEE-30母线系统进行算例分析。算例仿真的结果表明，应用所提方法能够兼顾电力系统运行的无功优化目标和潮流优化目标，
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提出了一种改进非支配排序遗传（Non-dominated sorting genetic algorithms,NSGA）-Ⅱ算法，其种群局部搜索和外部种群的设置有效提高了算法的收敛性和解集的多样性。将该算法应用于电力系统无功–潮流多目标协同优化调度问题的求解。采用IEEE-14和IEEE-30母线系统进行算例分析。算例仿真的结果表明，应用所提方法能够兼顾电力系统运行的无功优化目标和潮流优化目标，实现无功最优和潮流最优的折中；同时，改进NSGA-Ⅱ算法在收敛性和解集多样性上都优于传统NSGA-Ⅱ算法。
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