基于K-均值聚类粒子群算法的变电站定容选址

被引：12

作者：

林卓琼 ^{[1
]}

彭显刚 ^{[1
]}

刘艺 ^{[1
]}

祖凯涛 ^{[2
]}

林利祥 ^{[1
]}

机构：

[1] 广东工业大学自动化学院

[2] 广东电网责任有限公司东莞供电局

来源：

陕西电力 | 2015年 / 43卷 / 11期

关键词：

粒子群算法; K-均值聚类分析; 变电站; 定容选址;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论]; TM63 [变电所];

学科分类号：

080802 [电力系统及其自动化]; 140502 [人工智能];

摘要：

针对变电站定容选址的优化问题,建立了以变电站年综合费用最小为目标的数学模型,不仅考虑变电站投资、馈线投资和网损维护等可量化费用,还将状态变量约束以罚函数形式计入目标函数中,使变电站定容选址模型更具实用价值。在此基础上,提出了一种基于K-均值聚类粒子群的智能算法对其进行求解,该算法有效地克服了传统粒子群算法容易陷入局部最优以及早熟的缺点。最后通过实例验证了模型和方法的实用性和有效性。

引用

页码：60 / 64

页数：5

共 22 条

[1]

粒子群优化算法的理论及实践 [D].