基于差分粒子群算法的变电站选址定容规划

被引：11

作者：

陈浩

王健

机构：

[1] 国网安徽省电力有限公司马鞍山供电公司

来源：

电力工程技术 | 2018年 / 37卷 / 03期

关键词：

粒子群算法; 差分进化算法; 差分粒子群算法; Voronoi图; 变电站选址定容;

D O I：

10.19464/j.cnki.cn32-1541/tm.2018.03.021

中图分类号：

TM63 [变电所]; TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

080802 ; 081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

针对标准粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)易陷入局部最优,差分进化算法(differential evolution,DE)后期收敛速度慢的缺点,提出差分粒子群算法(differential particle swarm optimization,DEPSO)将二者进行混合优化,提高群体的收敛速度和全局寻优能力,并应用于配电网变电站规划。在变电站选址数学模型中结合Voronoi图来确定变电站供电范围和规划容量,继而校验变电站实际负载率,简化计算过程,提高搜索效率。通过某市城区远期规划实例验证得知该算法正确有效,可以满足城区配电网的规划要求。

引用

页码：118 / 122

页数：5

共 17 条

[1]

基于改进粒子群算法的变电站两阶段优化选址.[D].严司玮.湖南大学.2009, 01

[2] Optimal location and sizing of HV/MV substations in uncertainty - load environment using genetic algorithm [J].