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提出了一种利用Pareto支配来求解多目标优化问题的自适应和声搜索算法（MOSAHS）。该算法利用外部种群来保存非支配解，为了保持非支配解的多样性，提出了一种基于拥挤度的删除策略，这个策略能较好地度量个体的拥挤程度。用5个标准测试函数对其进行测试，并与其他多目标优化算法相比较。实验结果表明，与其他的算法相比，提出的算法在逼近性和均匀性两方面都有很好的表现，是一种有效的多目标和声搜索算法。102011,47(31)Computer Engineering and Applications计算机工程与应用HMS;(4)和声记忆保留概率HMCR的上下界;(5)音调调节其中,n为所得解的个数,d1为第个解对应目标向量与其最近概率PAR的上下界;(6)最大迭代次数M。的目标向量之间的距离,d为d的平均距离。SP=0表示算步骤2初始化和声记忆库。法所得的解均匀的分布在 Pareto前沿。该指标反映算法所得步骤3产生新解。每次可以通过三种机理产生一个新解分布的均匀程度。解。(1)保留和声记忆库中的分量:(2)随机选择产生;(3)对多样性指标:将算法获得的所有非劣解按某个目标函数(1)、(2)中某些分量进行微调扰动产生。每次产生M个新个体。值的大小有序地分布在目标空间上,h为相邻两点间的距离,步骤4外部种群的更新。从记忆库租新个体中找出非支h为h的平均值,b,b分别为算法获得的边界解与相应极端配解放在外部种群中,计算外部种群的支配关系删除支配解之间的距离,则多样性指标△为解,把非支配解侏留在外部种群中。若外部种群中非支配解的数目超过外部种群规模,则删除多余的个体,每次仅删除hy+h,+∑|h-b(8)个,直到达到外部种群的规模。h,+h1+(n-1h步骤5更新记忆库。计算记忆库和新产生的个体的序极端解指某一目标函数值最大而其他目标函数值最小的并将其按照从大到小的顺序进行排列,前HMS个个体作为新解。n为非劣解的个数。当算法获得的非劣解完全均匀的分的记忆库,进入下一次进化布在均衡面上,h=0,h1=0,所有的h=h,这时△=0。因步骤6判断是否满足终止条件,若满足,则停止迭代,输此,A指标反映非劣解能否均匀的分布在整个均衡面上。出 Pareto最优解集,否则,返回步骤3。4.2数值结果334算法分析为了验证本文提出的算法的有效性,本文采用具有不同由亍和声搜索算法主要是基于邻域搜素的,初始解的好 Pareto前沿的几个典型函数进行仿真实验测试。测试函数坏对搜索的性能影响很大。和声搜索算法可以随机产生初始ZDT1、ZDT2、ZDT3、ZDI4、ZDT6是二维目标函数。由于处理解,也可以通过使用其他的启发式算法或其他方法产生较好多目标优化问题的和声搜索算法还不是很多,所以本文仅与的初始解。和声记忆库HM的大小M是和声搜索算法的种和声搜索算法 IMOHS相比,然后与4种多目标优化算法个重要参数,和声搜索算法之所以具有更强的全局搜索能力,相比,测试结果见表1-表4很大程度上依赖于HM的存在,一般来说,M越大,找到仝局表1MOHS和 MOSAHS的G表2 IMOHS和 MOSAHS的sP最优区域的能力越强。但是随着M的増人,计算量将会变IMOHSMOSAHSIMOHSMOSAHS4大,从而影响到最终搜索到最优解的速度。和声保图概率Dm1781420241-01Dm11433D031.0OE-350100E-0055.3E-36.5328E-004HMCR是和声搜索算法的另一个重要参数,其取值范围是0到5.39-42.1293L-0043.3E-30.0059之间,它决定每次迭代过程中新解产生的方式。在和声搜索ZDT2ZDT224E-48.8573E-0052.4E-35.9104E-004算法中,因新解产生时每个变量都依赖于HMCR,故HMCRDT39.80E-465670E-004ZDT32.|B-20.0077应取较大的值,通常HMCR的值在0.8到1.0之间。音调调节1.7OE-324699E-00529E-28.5088E-004率PAR在和声搜索中起控制局部搜索的作用,它可使搜索逃表3儿种多目标优化算法的GD离局部最优,其值一般取0.1到0.5之间。NSGA-IISPEA2MOPSOIOSADE MOSAHS1.3437E-33.8175E-31.8564E-11.2485E-329624EZITI14078E-449142E-37.7429E-297574E-550100E-0054数值实验9.8112E-48.6104E-352428E-19.8051E-42.1293E-004ZDT241算法性能的评价指标6.4138E-42.5973E-32.9699E-149107E-58.8573E-005多目标优化问题的解质量评价主要集中在所求得的解与2.4783E-397165E-34.3418E-2.1620E-36.5670E-004ZDT31.2746F-45.2305F-364880E-219962F-42.4699E-005理论最优值之间的差距,以及求得的解的分散程度和多样性,5.1635E-29.2512E12010E-349244E-004这里采用由 Van veldhuizen和 Lamont在1998年提出来的世ZDT413281E-34.282lE-18.3745E-549411E-005代距离( Generational Distance,GD)来衡量所求解与理论解75-21.909-252103E-22656-31190-004ZDT6之间的差距,世代距离被定义为如下形式:60797E-31.3994E-32.4963E-21.0967E-48.0065E-006表4儿种多目标优化算法的AGD=NSGA-IISPEA2MOPSO MOSADE MOSAHS0.504290.296440.2038050.131950.4063其中,n为最优解数目,d,为所求得第i个个体在目标空间与理ZDTI3.9251E-21.0850E-116956E-25.692lE-300219论 Pareto最优前沿的最小欧氏距离。世代距离GD越小,算法0.487750.505170.2880260.120990.3764ZDT2逼近 Pareto最优解集的程度越妤,当所得到的解刚好和从最优2.7686E-21.8356E-11.7580E-279444E-300359前端取得的点重合时,GD=0。0.590250.503100.6177960.437830.6388ZDT33.0439E-29.7283E-23.5019E-28.0801E-300103解的分散程度用下式来度量0.375240.727660.3235490.118270441ZDT42.4448E-25.515-13.2953E-25.869E-30.0227SP=n-/~(d-d1)0.486ll0.296441.1232580.1331904325(7)ZDT63.6054E-21.0850E-11.731E-19.8303E-300363InInj∈(1,n)②/(x)-/1(),=1,2,…,n,i≠其中表1、表2中MOHS算法的数据来源于文献5],和o1994-2012ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net陈莹珍,高岳林:多目标自适应和声搜索算法2011,47(31)0.900.80.80.60.70.70.40.60.60.20.30.20.40.10.10.800.10.20.30.40.50.60.70.80.91.000.10.20.3040.50.60.70.80.91.000.10.20.30.40.50.60.70.80.9图1ZDT1图2ZDT2图3ZDT3声记忆库的规模为10,和声保留概率的上下界HMCR==0.95,5总结HMCR=0.85,音调调节概率的上下界PAR、=0.2,PAR=本文将和声搜索算法应用于多目标优化问题的求解,提0.15,最大迭代次数为1000.为了消除实验中的随机性,并进出了一种新的基于拥挤度的多目标和声搜索算法 MOSAHS。行算法性能指标评价,对每个测试函数均重复计算10次。表3、该算法利用单个解与解之间的距离以及单个解与整体解之间表4中 NSGA-II,SPEA2, MOPSO, MOSADE的数据,来源于文的距离,删除种群中的个体,并利用序来更新和声记忆库。数献[161。对丁本文提出的多目标和声搜素算法 MOSAHS,和值实验数据表明,提出的算法在逼近性和多样性两方面都有声保留概率的上下界分别为095085,音调调节概率的上下界很好的表现是一种有效的多目标和声搜索算法。然而,和声分别为0.2、0.15,和声记忆库的规模为10,外部种群的规模为搜索算法和其他群智能算法一样,收敛性的理论证明很困难100,最大迭代次数为10000,算法运行10次。有待进一步的深入研究。表1中上行表示算法收敛度指标GD的平均值,下行表示GiD的标准方差;表2中上行表示分散度指标SP的平均值,下参考文献:行表示SP的标准方差;表3中上行表示算法收敛度指标GD的 Schaffer J D Multiple objective optimization with vector evaluat-平均值,下行表示GD的标准方差;表4中上行表示多样性指ed genetic algorithms[C]//Proceedings of the lst IEEE International Conference on Genetic Algorithms. Lawrence Erlbaum标Δ的平均值,下行表示多样性指标△的标准方差。1985:93-100从表1、表2可以看出本文提出的算法 MOSAHS在收敛(2]HomJ, Nafpliotis N, Goldberg D E A niched Pareto genetic al度和分散度上均优于 IMOHS;从表3、表4可以看出,与NSgorithm for multi-objective optimization[C],Proceedings of thGA- SPEA2、 MOPSO、 MOSADE算法相比,本文提出算法Ist IEEE Conference on Evolutionary Computation, PiscatawMOSAHS的收敛性优于前面四种算法,在多样性方面,与NS994.1:82-87GA- I SPEA2算法相当,此 MOPSO、 MOSADE算法稍差。[3] Srinivas N, Deb KMulti-objective function optimization using图1~图5是本文提出的算法( MOSAHS)对ZDT1,ZDT2non-dominated sorting genetic algorithms[J]. Evolutionary CompuZDT3,ZDT4,ZDT6的函数图像。tation,l994,2(3):221-248[4] Deb K, Pratap A, Agarwal S, et al. A fast and elitist multi-objective genetic algorithm: NSGA-IIJ.IEEE Transactions on Evolu0.8tionary Computation, 2002, 6(2): 182-1970.7[5] Zitzlcr E, Thiclc L Multi-objcctivc evolutionary algorithms: a0.6comparative case study and the strength parel approach0.5IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 1999, 3(4)0.40.2[6 Zitzler E, Thiele L SPEA2: improving the strength pareto evolu-0.1ionary algorithm for multi-objcctivc optimization[R].Rcscarch00.10.20.3040.50.60.7080.91.0JrL,2001[7 Knowles J, Corne D The pareto archived evolutionary strategy图4ZDT4A new baseline algorithm for multi-objective optimization[C]//1.0Proceedings of the Conference on Evolutionary Computation Pis-0.9ltaway, NJ: IEEE Press, 1999: 98-10508[8] Tsai S J, Sun T Y, Liu CC, et al. An improved multi-objparticle swarm optimizer for multi-objective problems[J]. ExpertSystems with Applications, 2010, 18(2): 1-150.4[9 Geem Z W, Kim J H, Loganathan G V.A new heuristic optimi-0.zation algorithm: Harmony scarch[J]. Simulation, 2001, 76(2): 60-80[10] Mahdavi M, Fesanghary M, DaInangir E An improved harmony0.20.30.40.50.60.70.80.91.0search algorithm for solving optimization problem] AppliedfMathematics and Computation, 2007, 188(2): 1567-1597图5ZDT6(下转174页o1994-2012ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net1742011,47(31)Computer Engineering and Applications计算机工程与应用插值算法对(a)放大3×3倍后的效果图;图6〔g)是采用本文中个像素需24位。在实现本文算法时,需在读取位图文件信息的插值算法对(a)放大3×3倍后的效果图,其中(a-b-1/6,头时进行判断是属哪类图像(灰度/24真彩色),对于灰色图像1=2=15°)。图7(a)是256×256的原始图像,(b)为原图经只需对图像进行逐像素(也即逐字节)的处理即可。而对于24降采样生成的128×128的缩小图像;(c)、(d为分别采用最邻位彩色图像则分别对每一像素中的3个分量分别处理即可,所近插值、双线性插值算法对(b)放大2×2倍后的效果图。(e)是得到的结果与灰度图是一致的,如图8所示。(b)用 Prewitt算子检测到的图像边缘效果图,(f)是采用本文提出的插值算法对(b)放大2×2倍后的效果图,其中(a=b=1/4,q1=92=15°)。从灰度值显示及图像效果可以看出本文所提出的算法在一定程度上突出了边缘,并修复了部分断裂的边缘,图6(d)中的像素灰度值显示当放大倍数为2×2时,修复边缘的效果更加显著。(a)原图(b)双线性插(c)本文算法(2×2)值(2×2)(a=b=16,1=2=15°)图8采用不同插值算法放大的图像效果图5结论基于图像边缘信息的双线性插值算法充分利用了图像的(a)原图(b)原图降采样(c)最邻近插边缘信息对放大图像边缘上的插值点及边缘邻接点做了较好值法(2×2)的插值处理,这种处理方式使放大后的图像在很大程度上保护了图像的细节,较其他插值算法简单且效果明显,更优于传统双线性插值算法。(d)双线性(e)用 Prewitt算(f)本文算法(2×2)参考文献:插值(2×2)子检测到的边缘(a=b=14,91=中2=15[] Castleman K R数字图象处理[M]北京:清华大学出版社,202图7采用不同插值算法放大的图像效果图117-119[2]孙成叶,桑农图像双线性插值无级放大及其运算量分析[计算上述实验采用的是8位的灰度图像,其实本文所提出的算机工程,2005,31(9:167-169法同样适用于彩色图像,尤其是24位的真彩色图像。灰度图[3]谢美华,王正明基于图像梯度信息的插值方法中国图象图形像的存储文件带有图像颜色表,此颜色表共有256项,图像颜学报,2005,10(7):856-861色表中每一项由红、绿、蓝颜色分量组成,且红、绿、蓝的颜色4Liⅹi, Orchard M T New edge-direcled inlerpolalionJJIEEE分量值都相等。而且,灰度图像的每个像素由8位组成,其值Transactions on Image Processing, 2001, 10(10): 1521-1527范围从0到25,表示256种不同的灰度级,每个像素的像素值5岁立摩,杨勋年基于细分的图像抽值算法门计算机轴助设计与是图像颜色表的表项入∏地址。对于彩色图像而言,若是伪图形学学报,2006,18(9):1311316.彩色图像,则其与灰度图像相似,其存储文件中也带有图像颜孟晋字,华思基于形状的二维灰度图象插值门中国图象图形色表,整幅图像也仅有256种颜色,每个像素由8位组成,但在学报,2003,3(3):312-316图像颜色表中的红、绿、蓝颜色分量不全相等,此时,每个像素I] Yang Xunnian Normal based subdivision scheme for curve design[J]. Computer Aided Geometric Design, 2006, 23(3): 243-260的像素值不是出每个基色分量的数值决定,而是把像素值当s]杨淑莹vC+图像处理程序设计M2版北京:清华大学出版社做图像颜色表的表项入口地址。而24位的真彩色图像的存储2005:130-132文件中则不带有图像颜色表,图像中每一像素是由RGB三个19G0 nzalez r o. Woods e数字图像处理M2版北京:电子1分量组成,每个分量各占8位,每个分量的取值是0到255,每业出版社,2009:463-471上接111页)[15 van Veldhuizen D A, Lamont G B Evolutionary computation[11] Kang S L, Geen Z W.A new structural optimization methodand convergence to a Pareto front[C]/Koza J R Late Breakbased on the harmony search algorithm[J]. Comput Struct, 2004ing Papers at the genetic Programming Conference, Stanford82(9/10):781-798University, California, Stanford Bookstore, 1998: 221-228[12] Geem Z W. Optimal cost design of water distribution networks[l6]刘思远,刘景青.一种新的多目标改进和声搜索优化算法门计算using harmony search[J].Eng Optimiz, 2006, 38(3): 259-280机工程与应用,2010,46(34):27-30[131 Deb K Multi-objective optimization using evolutionary algorithm(M. [17] Wang Yaonan, Wu Lianghong, Yuan Xiaofang. Multi-objectiveChichester: lohn Wiley&Sons, 2001self-adaptive differential evolution with elitist archive and[14]陈莹珍,高岳林混沌自适应和声搜索算法太原理工大学学crowding entropy-based diversity measure[J]. Soft Compute报,2011,42(2):141-1442010:193-209o1994-2012ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net

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digsilent是个很好用的电力系统的仿真软件，所以学习好这个软件对自己的学习和工作有很大的帮助。此文档就是大概的介绍digsilent这个软件，适合初学者SILENTDIgSILEnT软件PowerFactory软件发展历程1985年:第一套商业版分析软件开发成功1995年: DIySILENT10.31版软件正式发布1998F: DIgSILENT Power Factory 11.02000-f: DigSILENT PowcrFactory 12.02003-f: DIgSILENT Power Factory 13.02005年:推出 Station ware软件2008F: DIgSILENT Power Factory 14.0目前已经在一百多个囯家得到使用,已售出的软件超过4500套色三一电力科学研究院5www.digsilent.dehttp://www.diasilent.de/support/中国电力科学研究院CHINA ELECTRIC POWER RESEARCH INSTITUTE3SILENTPowerFactory软件的特点丰富的元件库( Equipment Type library);包括详细的系统元件模型如架空线、电缆、变压器、SVC、电流源和电压源等等,以及控制器模型如发电机调压器、调遠器和PSS等等面向程序化过裎的编程语言DPL,能够实现多种静态仿真分析功能,如乜压稳定性、PV/QV敏感性分析等。面向连续运行过程的仿真语言DSL,用于实现暂态稳定性分析过程中系统元件的控制。含多种电力电子元件,如SVC、TCSC等,这些元件都可以利用DSL定义相应的控制模型。中国电力科学研究院PowerFactory软件的特点数据管理方式数据库和数据管理器:分级的面向对象的数据,该教据库以Project为单位对数据进行存储,包含计算分析所需要的电网元件信息、图形信息以及计算设置提供电力系统运行、规划方案信急管理功能:允许用户在电网基础信息的基础上进行某些数据的修改并分别进行保存,如设计不同的护建方案,分析系统不同的运行方式等等完全图形化的操作模式软件由 Data manager和( raphic图形窗口两个工作页面组成,用户可以直接在图形窗口绘制电网、录入和修改电网数据,也可以在 Data manager页面中进行数据的录入和修改中国电力科学研究院CHINA ELECTRIC POWER RESEARCH INSTITUTESILENTPowerFactory软件的特点虚拟表计技术的应用窗口的概念,用于显示通过DP或暂态分析过程中的各变量的归线和波形,用户可以根据自己的需要来定义变量。数据兼容性提供用于与SC∧D八/(S进行数据交换的数据交换语言DOIF可以通过Excl进行数据的输入和输出〉与PSSE/E和PSS/U等电力系统仿真软件的数据进行转换。中国电力科学研究院CHINA ELECTRIC POWER RESEARCH INSTITUTEPowerFactory软件的主要功能潮流计算描述复杂的单相和三相AC系统及各种交直流渑合系统。潮流求解过程提供了3种方法以供选择:经典的牛顿拉夫逊算法、牛顿一拉夫逊电流迭代法和线性方程法(直接将所有模型作线性化处聖)。提供变电站控制、网络控訇、变压器分接头调整控以及多和远程控制模式故障分析支持几乎所有的故障类型(包括复故障分析)。谐波分析可以模拟各种谐波电流源和电压源,并提供计及集肤效应和内在自感的与颇牽相关的元件模型。中国电力科学研究院CHINA ELECTRIC POWER RESEARCH INSTITUTE5SILENTPowerFactory软件的主要功能稳定性分析能够实现机电暂态和电磁暂态的仿真汁算,能够仿真电力系统几乎所有类型的故障,仿真分析的结果能够通过虚拟表计来绘制成曲线图可靠性分析将系统充裕性和安全性进行了综合考虑,主要包括三个方面预想事故分祈、发电可靠性佔计和网络可靠性估计。保护它包含了许多额外的原件如CT、ⅥT、继它器等。所有这些保护元件在静态、晢态情况下都能够使用。在所有可能的仿真模式如潮流分析、故障分析、机电暂态和电磁暂态等情况下这些保护元件都能够响应。中国电力科学研究院CHINA ELECTRIC POWER RESEARCH INSTITUTEPowerFactory软件的主要功能最优潮流最优湖流计算是对基本潮流计算的有效补充。最优潮流计算主要采用内点法,并提供了多种约束条件和控制手段,其考虑的目标函数主要有最小网损、最小燃料赀用、最大利润及最小区域交涣潮流配网优化能够实现电容器选址优化、解环点优化以及电缆补强优化三种优化功能。低压网络分析根据连接到某一线路上的用户数量来定义负荷、考虑负荷的多样性、在进行潮流计算时考虑负荷多样性并计算电压最大跌落值和最大支路流、自动进行电缆补强、电压跌落和电缆负载卒分祈等。中国电力科学研究院CHINA ELECTRIC POWER RESEARCH INSTITUTE6SILENTPowerFactory软件划分配网包二业用户包输电网包风电应标准版专业版标准版专业版标准版专业版标准包用包剛流计算女障分析最优潮流保护「诸波机电暂态电磁暂态低压网终分析配网优化靠性分析中国电力科学研究院CHINA ELECTRIC POWER RESEARCH INSTITUTEPowerFactory在风电领域的独特性风电机组模型基于双馈感应发电机的变速风机基于变频器控制同步发电机(CDSG)的变速风机基于普通感应发电机的恒速风机·风电机组控制风电机组叶片机械特性模拟桨距角控制发电机保护和转子短路保护器(Crow-bar)建模变频器控制建模中国电力科学研究院CHINA ELECTRIC POWER RESEARCH INSTITUTE7Power Factor y软件界面介绍中国电力科学研究院CHINA ELECTRIC POWER RESEARCH INSTITUTE基本概念·用户在 PowerFactory中所进行的所有数据录入、设置和修改信息都自动存储在 Database中(即安装目录下的DB文件),用户无需自定义存储路径。所搭建网络能够以图形的形式显示录入数据的方法在图形用户界面录在 data manager中录入中国电力科学研究院CHINA ELECTRIC POWER RESEARCH INSTITUTE8SILENTDAtabase的主要结构Global Library:软件内置的元件Library库,含电力系统相关的所有标准元件类型,如发电机、线路、变压器以及相关控制器的元件类型等等。只有管理员能够进行修改。ProjectLocal Library:User3在当前Library的 Project中自定义的元件库,User3能够进行修改。中国电力科学研究院CHINA ELECTRIC POWER RESEARCH INSTITUTEa1x的m③6“s“a“AaMPowerFactory Database连de1F他mao0612106k计ate FolderET Induct006-12!o82Am时世EOr Driven Mac黑 tor Draventro st adand Iode10-30 10: LAbatnintrateranrfonmeEs. rm EtatienFare软件内置元件库Castable r分 tea ttrslielm卿bxe;模型及算例a I2E Exuele Std 192-19312553 metre basebar自定义用户名9SILENTroject的概念Project一项目包含项目分析计算所需的所有数据◆电网数据和网络拓扑结构负荷数据、发电厂相关数据系统运行方式◆仿真事件和语句仿真分析结果中国电力科学研究院CHINA ELECTRIC POWER RESEARCH INSTITUTE功能图标区室是画=x图山×g团w出回的A国日工已激活的 Project区哇白60Data Manager由团鱼8绘图区数据管理窗①①围厂多t()=A+·Mue4M凸结果输出窗10

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