增强型豺狗优化算法在电力系统最优潮流问题中的技术经济性能分析

《Symmetry》：Multi-Dimensional Techno-Economic Operation in Power Systems via Enhanced Dhole Optimization Algorithm

　　本文提出了一种增强型豺狗优化算法(eDOA)，用于电力系统的技术经济运行。所提出的eDOA变体在原始DOA基础上进行了改进，引入了自适应参数控制、精细化的探索-开发机制，以及受豺狗群体捕猎和发声交流行为启发的动态领导者-跟随者策略。该eDOA被用于在各种技术经济场景下求解最优潮流(OPF)问题，包括最小化燃料成本、降低有功功率损耗、改善电压分布以及提高电压稳定性。该方法的有效性在三个标准IEEE基准系统上进行了验证：IEEE 30节点和IEEE 57节点测试系统。仿真结果与具有竞争力的元启发式算法进行了比较。结果表明，所提出的eDOA在所有研究案例中均实现了优越的收敛速度、鲁棒性行为以及发电机组精确调度。此外，包括最优值、最差值、平均值以及基于误差的指标在内的统计分析证实了该方法在处理具有不同运行约束的非线性和复杂OPF优化问题方面具有高质量可靠性。在将运行约束保持在可接受的电力系统运行范围内的同时，实现了显著的技术经济性电力系统改进。