【摘要】：針對具有大規(guī)模、多約束、非線性特點(diǎn)的變電站選址優(yōu)化問題,提出了一種可以適應(yīng)實(shí)際地理狀態(tài)具有尋優(yōu)機(jī)制且兼顧速度的算法。該算法結(jié)合遺傳算法與粒子群算法(GA-PSO),采用實(shí)數(shù)編碼策略、精英保留策略,以變電站規(guī)劃年最小費(fèi)用為適應(yīng)度,實(shí)現(xiàn)空間解在空間范圍內(nèi)的自適應(yīng)搜索,有效避免局部最優(yōu)解和早熟問題。其收斂速度比遺傳算法(GA)快,求解精度比PSO和GA都要高。并利用基于層次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)的評價(jià)函數(shù)對結(jié)果進(jìn)行評價(jià)和局部修正,使其結(jié)果更貼近實(shí)際情況。算例結(jié)果表明,該算法具有較好的尋優(yōu)能力和收斂特性,無需進(jìn)行編碼換算,操作簡單且運(yùn)行速度快,能更好地滿足配電網(wǎng)大規(guī)模變電站規(guī)劃的需求。
[Abstract]:In order to solve the problem of substation location optimization with large scale, multiple constraints and nonlinear characteristics, an algorithm is proposed, which can adapt to the actual geographical conditions and has an optimization mechanism and takes into account the speed. The algorithm combines genetic algorithm with particle swarm optimization (GA-PSO), adopts real number coding strategy, elite retention strategy, and takes the minimum annual cost of substation planning as the fitness to realize the adaptive search of spatial solution in spatial range. The local optimal solution and precocious problem are avoided effectively. Its convergence speed is faster than that of genetic algorithm (GA), and its accuracy is higher than that of PSO and GA. The evaluation function based on Analytic hierarchy process (Analytic Hierarchy Process,AHP) is used to evaluate and modify the results in order to make the results closer to the actual situation. The simulation results show that the algorithm has better optimization ability and convergence characteristics, without coding conversion, simple operation and fast operation, and can better meet the needs of large-scale substation planning in distribution network.
【作者單位】： 南昌大學(xué)前湖學(xué)院;國網(wǎng)淄博供電公司;南昌大學(xué)信息工程學(xué)院;
【分類號】：TM63

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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