Multiobjective Optimal Reactive Power Flow Using Elitist Nondominated Sorting Genetic Algorithm : Comparison and Improvement :Comparison and Improvement

Zhihuan Li; Yinhong Li; Xianzhong Duan

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자료유형: 학술저널

저자정보: Zhihuan Li (Huazhong Univ. of Sci. and Tech.) Yinhong Li (Huazhong Univ. of Sci. and Tech.) Xianzhong Duan (Huazhong Univ. of Sci. and Tech.)

저널정보: 대한전기학회 Journal of Electrical Engineering & Technology Journal of Electrical Engineering & Technology Vol.5 No.1

발행연도: 2010.3

수록면: 70 - 78 (9page)

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Elitist nondominated sorting genetic algorithm (NSGA-II) is adopted and improved for multiobjective optimal reactive power flow (ORPF) problem. Multiobjective ORPF, formulated as a multiobjective mixed integer nonlinear optimization problem, minimizes real power loss and improves voltage profile of power grid by determining reactive power control variables. NSGA-II-based ORPF is tested on standard IEEE 30-bus test system and compared with four other state-of-the-art multiobjective evolutionary algorithms (MOEAs). Pareto front and outer solutions achieved by the five MOEAs are analyzed and compared. NSGA-II obtains the best control strategy for ORPF, but it suffers from the lower convergence speed at the early stage of the optimization. Several problem-specific local search strategies (LSSs) are incorporated into NSGA-II to promote algorithm’s exploiting capability and then to speed up its convergence. This enhanced version of NSGA-II (ENSGA) is examined on IEEE 30 system. Experimental results show that the use of LSSs clearly improved the performance of NSGA-II. ENSGA shows the best search efficiency and is proved to be one of the efficient potential candidates in solving reactive power optimization in the real-time operation systems.

#Optimal reactive power flow #Elitist nondominated sorting genetic algorithm #Pareto optimal #Multiobjective evolutionary algorithms

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