【摘 要】
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应用智能优化算法求解配电网故障恢复问题时,不仅需要在网络结构发生改变时频繁进行网络拓扑分析,而且往往需要在寻优过程中增加辐射校验环节以保证不违背配电网辐射运行约束,导致消耗了大量时间,降低了算法的寻优性能。将节点深度编码（NDE）技术引入多目标优化算法——改进的非支配遗传算法（NSGA-Ⅱ）中,采用NDE技术中的保留初始节点（PAO）和改变初始节点（CAO）操作取代传统算法中的交叉和变异操作,并针
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金资助项目（10QG05）； 英国Leverhulme Trust Visiting Fellowship计划资助项目~~；
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应用智能优化算法求解配电网故障恢复问题时,不仅需要在网络结构发生改变时频繁进行网络拓扑分析,而且往往需要在寻优过程中增加辐射校验环节以保证不违背配电网辐射运行约束,导致消耗了大量时间,降低了算法的寻优性能。将节点深度编码（NDE）技术引入多目标优化算法——改进的非支配遗传算法（NSGA-Ⅱ）中,采用NDE技术中的保留初始节点（PAO）和改变初始节点（CAO）操作取代传统算法中的交叉和变异操作,并针对配电网故障恢复问题的特点,提炼了PAO和CAO操作中的选点规则,保证了算法在寻优过程中始终满足配电网辐射运行约束;同时,通过应用NDE技术,可快速得到新的网络拓扑结构,无需重复进行网络拓扑分析,大大减少了算法的寻优时间。算例计算结果表明,基于NDE技术的NSGA-Ⅱ比普通NSGA-Ⅱ具有更好的收敛性、分布性,以及更快的计算速度。
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