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摘要：本发明公开了一种防御网络攻击的智能电网多目标运行优化方法与系统，该方法将防御网络攻击的安全防御组件个数、发电机有功输出矢量、发电机电压矢量、变压器分解比矢量、无功发电矢量、变压器分接个数和无功机组个数作为优化变量，将智能电网的负载需求损失最小化、安全防御组件的采购及运行成本最小化、发电的总燃料成本最小化分别作为三个优化目标，实现防御网络攻击的智能电网多目标自适应运行优化过程。本发明能够高效地实现智能电网多性能指标折衷优化的高安全可靠与经济运行，具有更高的供电可靠性、更高的安全防御性和更低的运行成本。

主权项：1.一种防御网络攻击的智能电网多目标运行优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：构建防御网络攻击的智能电网多目标运行优化模型及其约束条件；S2：设置多个第一参数；S3：根据所述第一参数，采用实数编码方法，将待优化的防御网络攻击的智能电网多目标运行优化模型中的优化变量进行编码，对最初的种群进行迭代后，生成第一种群PI；S4：设置迭代次数t的初始值为1，记录迭代次数t，对于第t次迭代的第一种群PI中的每一个个体逐一实施变异操作，得到第二种群PI+1；S5：对于第二种群PI+1内的子代个体，根据约束机制的支配方法处理第二种群PI+1内的子代个体约束，判断约束违反程度和第二种群PI+1内的子代个体之间的支配关系；S6：根据步骤S5确定的支配关系，从第二种群PI+1的个体中随机选取一个非支配个体，非支配个体被命名为Pd，存入第三种群Pn用于下次迭代更新个体，同时将第二种群PI+1中所有非支配个体存入外部存档A；S7：根据所述外部存档A的最大存档数Lmax和拥挤度距离排序结果，判断是否使用第二种群PI+1中所有非支配个体更新外部存档A；S8：在外部存档A中，按照步骤S7所述的拥挤度距离排序结果进行升序排序，选取前个个体，替换第三种群Pn中随机选出的个个体，形成第四种群；其中，|A表示外部存档A中存放的个体数量，表示将向上取整；S9：判断迭代次数t是否满足t≥Gmax，若满足，则将外部存档A中存放的所有非支配个体作为最优Pareto解集输出，根据智能电网运行的实际工程需求选择Pareto最优个体，获得Pareto最优个体所对应优化目标函数值，包括安全防御组件的采购和运行成本、发电的燃料总成本、智能电网的负载需求损失；否则，设置t＝t+1，将下一代种群无条件替代为第四种群，重复执行步骤S4至步骤S8；其中，Gmax表示最大迭代次数。

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百度查询： 温州大学 一种防御网络攻击的智能电网多目标运行优化方法与系统