基于加权K-means聚类和遗传算法的变电站规划

被引：12

作者：

成乐祥 ^{[1
]}

季丽 ^{[2
]}

机构：

[1] 国网南京供电公司

[2] 国网江苏省电力公司电力科学研究院

来源：

江苏电机工程 | 2016年 / 35卷 / 06期

关键词：

变电站规划; 加权K-means聚类算法; 遗传算法; 变电站站址; 供区优化;

D O I：

10.19464/j.cnki.cn32-1541/tm.2016.06.004

中图分类号：

TM63 [变电所]; TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

080802 [电力系统及其自动化]; 140502 [人工智能];

摘要：

针对变电站规划问题,提出了基于加权K-means聚类的变电站供电范围划分方法,并在此基础上提出了基于加权K-means聚类和遗传算法的变电站规划算法。该算法运用遗传算法的全局搜索能力确定变电站的座数、主变台数和容量的最优组合,解决了应用加权K-means聚类算法划分变电站供电范围时初始聚类数确定的问题。加权K-means聚类算法能够综合考虑变电站的负载率和供电半径的约束,并在迭代过程中自适应调节。算例结果表明所提算法能够较好地求解变电站优化规划问题。

引用

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共 19 条

[1]

Dynamic expansion planning of sub-transmission substations and defining the associated service area.[J].Mehdi Jalali;Kazem Zare;Mehrdad Tarafdar Hagh.Electric Power Systems Research.2014,

[2]

A planning model for siting, sizing and timing of distribution substations and defining the associated service area [J].