基于改进svm与nsga-Ⅲ的台区相序在线优化方法

《基于改进svm与nsga-Ⅲ的台区相序在线优化方法》是一篇研究如何通过智能算法优化电力系统中台区相序配置的论文，全文共36页。该论文针对当前电力系统中台区相序不合理导致的电压不平衡、线路损耗增加等问题，提出了一种结合改进支持向量机（SVM）和非支配排序遗传算法Ⅲ（NSGA-Ⅲ）的在线优化方法。

文章首先介绍了传统台区相序优化方法的局限性，指出其在处理复杂多目标优化问题时效率较低、适应性差。随后，作者提出将改进SVM用于负荷预测，以提高数据处理的准确性，从而为后续优化提供更可靠的输入数据。同时，采用NSGA-Ⅲ算法对相序进行多目标优化，旨在实现降低线损、平衡三相负荷、提升供电质量等多重目标。

在算法设计方面，论文对NSGA-Ⅲ进行了改进，引入了动态自适应机制，提高了算法在多目标优化中的收敛速度和多样性保持能力。此外，还设计了相应的评价指标体系，用于评估不同相序方案的优劣，并通过仿真实验验证了所提方法的有效性。

该研究不仅具有理论价值，还具备较强的工程应用前景，能够为配电网智能化运行提供技术支持。通过对台区相序的在线优化，有助于提升电力系统的运行效率和稳定性，对于推动智能电网建设具有重要意义。