基于粒子群遗传算法的变电站优化规划

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随着国民经济的高速发展和电力需求的迅速增长,配电网迫切需要建设和改造,其中,变电站规划对电力系统的网络结构起决定性作用。变电站的位置直接影响着整个系统的网络结构、供电质量、安全性及经济性。变电站的容量直接影响着供电的可靠性,因此,做好配电网的变电站规划工作对电力企业和用户都具有重要的意义。   在变电站规划问题的研究中,本文首先介绍了变电站规划的特点及影响变电站规划的因素,给出了以最小的投资和年运行费用(变电站的投资,馈线的投资,变电站的运行费用和网络的运行费用)为目标函数的数学模型,并对其进行容量、供电半径和地理因素的约束。该模型将经济性和实用性结合起来,更符合实际规划的需求。   其次,论述了粒子群算法和遗传算法的原理,并针对算法和规划问题的特点,将两者结合起来进行改进。此算法采用实数编码避免映射误差,利用繁殖因子动态划分子种群规模使种群多样化,通过最优保留策略来保留进化中的最优个体以及运用粒子群算子来加快收敛速度,以寻找最经济、最实用的变电站规划方案。   最后,运用MATLAB7工具实现了该算法的规划思想,并通过详细的实例分析,证明了该规划方法和模型的有效性。将此算法应用于变电站规划的实际工作中,可以取得较好的规划效果。
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