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摘要：大规模恢复负荷、减小停电损失是电力系统恢复的主要目标。本文建立包括负荷恢复程度、系统综合电压偏移水平和负荷恢复代价在内的多目标函数。通过改进遗传-蛙跳算法求取负荷恢复多目标优化方案，根据灰色关联决策模型对各方案进行决策得到最优解。
0 引言
电力系统故障后恢复是一个复杂变化的动态过程，确定合理恢复方式对系统的快速恢复具有重要意义。本文主要研究系统网架重构完成后负荷恢复的多目标智能优化策略，提出一种多目标函数优化的系统恢复方式。
1 负荷恢复多目标优化模型
（1）负荷恢复程度
负荷恢复阶段的主要目标是快速全面地恢复剩余负荷，尤其是重要负荷。负荷恢复程度综合考虑负荷恢复量、节点负荷重要度、已恢复负荷比例等因素。取负荷恢复程度的负值作为目标函数
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3 结论
本文根据系统网架重构后形成的网络，结合多目标优化和多属性决策方法，提出一种优化系统恢复方式。
参考文献:
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作者简介：
赵宝斌（1990—），男，硕士，从事电气试验及电力系统工作。
周田华（1977—），男，本科，高级工程师，从事电网调试工作。
詹爱东（1981—），男，本科，高级工程师，从事电网调试工作。