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基于改进均值聚类随机粒子群算法的变电站LCC规划
被引:19
作者
:
苏海锋
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机构:
华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室
苏海锋
张建华
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华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室
张建华
梁志瑞
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华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室
梁志瑞
张硕
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华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室
张硕
牛胜锁
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华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室
牛胜锁
机构
:
[1]
华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室
来源
:
电工技术学报
|
2012年
/ 27卷
/ 04期
关键词
:
全寿命周期成本;
随机粒子群算法;
均值聚类分析;
变电站选址定容;
配电网络规划;
D O I
:
10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.2012.04.033
中图分类号
:
TM715 [电力系统规划];
学科分类号
:
080802 ;
摘要
:
基于设备全寿命周期成本(LCC)建立了配电网变电站选址定容新模型,模型统筹考虑了规划方案的初始投资成本、运行维护成本、故障成本、废弃成本,在满足安全、效能的前提下使得规划模型在全寿命周期内经济性最优。提出一种将均值聚类与随机粒子群算法相结合的改进粒子群算法对上述规划模型进行求解,该算法克服了粒子群优化算法(PSO)的早熟现象。通过规划实例验证了该文所提模型和方法正确性和有效性,其规划结果科学、可行,具有更高的实用价值。
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Optimal location and sizing of HV/MV substations in uncertainty - load environment using genetic algorithm
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