云理论在配电网络变电站选址定容中的应用

作     者：李燕青 谢庆 王岭 律方成 LI Yanqing;XIE Qing;WANG Ling;L Fangcheng

作者机构：华北电力大学电气与电子工程学院河北省保定市071003 中国水电顾问集团昆明勘测设计研究院云南省昆明市650051 

基　　金：国家高技术研究发展计划(863计划)(2011AA05A121) 河北省自然科学基金(E2010001703)~~ 

出 版 物：《中国电机工程学报》 (Proceedings of the CSEE)

年 卷 期：2014年第34卷第4期

页      码：672-677页

摘      要：变电站选址与定容优化规划属于大规模组合优化问题,基于云在定性概念描述与定量数值表示之间转换过程中的优良特性,借鉴遗传算法"优胜劣汰,适者生存"的进化思想,提出一种基于云理论的优化算法(cloud theory optimization algorithm,CTOA),并将其应用于电力系统配电网络变电站站址、站容的优化规划研究中。在该算法中,用云的期望代表父代个体的优良特征,用云的熵和超熵控制遗传和变异的程度,用正态云算子完成概念空间到数值空间的转换,产生种群,实现遗传操作。CTOA在定性知识的指导下能实现空间范围的自适应控制搜索,可以有效改善智能优化算法易陷入局部最优解和早熟收敛等问题。最后结合某装备制造基地变电站选址定容实例,分别采用改进自适应遗传算法(improved adaptive genetic algorithm,IAGA)、改进多组织粒子群优化算法(refined multi-team particle swarm optimization algorithm,RMPSO)和CTOA算法对其进行了优化规划研究。结果表明,CTOA在收敛时间,搜索精度性能指标方面优于IAGA、RMPSO算法,且该算法无需编码,操作流程简单,易于实现,能更好的满足配电网络中大规模变电站规划的需求。

主 题 词：变电站选址定容 云理论 定性定量转换 遗传算法 

学科分类：0808[工学-自动化类] 080802[080802] 0809[工学-计算机类] 08[工学] 

核心收录：

D　O　I：10.13334/j.0258-8013.pcsee.2014.04.020

馆 藏 号：203596788...