基于外部存档的并行遗传算法在水轮机调速器参数优化中的应用

目前水轮机调速器(proportional-integral-derivative,PID)参数的现场整定一般采用经验公式,往往不易获得最优参数。通过将多目标进化算法和多属性决策技术(multi-attribute decision-making,MADM)联合应用,将水轮机调速器PID参数与系统的跟随性能、扰动抑制性能和鲁棒性指标作为目标函数进行优化。采用多种群并行遗传算法对水轮机调速器PID控制参数进行整定,改进了种群间个体的交流和迁徙,及各种群的协调进化模式,构建2个外部档案,其中档案I保存当前所能找到的Pareto前沿以便进行多属性决策,档案II采用小生境参数及目标向量间的空间距离对档案I进行小生境规模调整,形成均匀分布的非劣最优解子集指导迁徙,使得各种群能够协调搜索目标空间的Pareto前沿,算法协调搜索以寻找到尽可能多的Pareto最优解,再利用多属性决策技术获得最终"满意解"。仿真结果表明,该方法获得的调节参数性能指标良好,且简单易行。