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电力系统有责任确保充足的电力交付给负载，既可靠地和在经济方面。任何电气系统必须保持所需的经营水平，名义上的频率和电压配置文件的特点。但电力系统跟踪负载的能力是有限的由于物理和技术考虑。因此，电力系统控制要求连续之间保持平衡力量一代和负载的需求。在电力系统的操作过程中由于负载的连续和随机变化影响是电源的质量。负载频率控制器 (LFC) 和自动电压调节器 （AVR） 在维持恒定频率和电压，以保证电力系统的可靠性具有重要作用。为此应用程序使用的固定的增益 PID 控制器不能在不同负荷条件下执行，从而提高穷人的动态特性的大型沉淀时间、 过冲和震荡。在本文中，进化算法(EA) 一样，增强粒子群优化 （EPSO）、 多目标粒子群优化 （粒子） 和随机微粒群算法优化 （SPSO） 提出了克服中标准的粒子群优化算法的早熟收敛问题。这些算法减少暂态振荡，也提高了计算效率。仿真结果表明所设计的控制器适应自己相应的不同荷载作用下并因此提供更好的性能特点，对沉降时间、 振荡和超调量。

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摘 由于演化算法求解多目标优化问题所得结果是一个优化解集―――Pareto最优集,而现有的演化算法收 敛性分析只适合针对单目标优化问题的单个最优解。利用有限马尔科夫链给出了演化算法求解多目标优化问 题的收敛性分析框架,并给出了一个分析实例 -Pick as a result of evolutionary algorithm for solving multi-objective optimization problem the result is an optimized solution set--- Pareto optimal set, and the existing evolutionary algorithm convergence analysis is only suitable for single-objective optimization problem of a single optimal solution. Use of limited Markov chain are given multi-objective evolutionary algorithm for solving optimization problems Convergence analysis framework, and gives an analysis of examples

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