基于混沌自适应和声搜索算法的输电网差异化规划

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1、图书分类号：U.D.C.:工程硕士学位论文基于混沌自适应和声搜索算法的输电网差异化规划硕士研究生：赵丹导师：聂宏展教授申请学位级别：工程硕士学科、专业：电气工程所在单位：电气工程学院答辩日期：2015年4月授予学位单位：东北电力大学ClassifiedIndex:U.D.C.DissertationfortheMaster’sDegreeinEngineeringTransmissionnetworkdifferentialplanningbasedonchaosadaptiveharmonysearchalgorithmCandidate：ZhaoDanSupervi

2、sor：Prof.NieHongzhanAcademicDegreeAppliedfor：MasterofEngineeringSpeciality：ElectricalEngineeringAffiliation：SchoolofElectricalEngineeringDateofOralExamination：Apr.2015University：NortheastDianliUniversity摘要我国幅员辽阔使得电网的分布范围非常宽广，大部分地区以长距离输送电能为主，地貌复杂气候多变给电网的安全稳定运行带来了巨大的危害。为了提高电网的抗灾能力，需要对输电网进行

3、差异化设计。自然灾害的发生会对输电网产生严重的影响，传统的输电网规划未计及抗灾能力，使得在灾害情况下，电网大面积停电。针对抗灾型输电网规划的要求，建立了满足刚性负荷持续、可靠供电的输电网差异化规划模型。引入重要节点、脆弱节点、脆弱线路和重要线路，能够在保证刚性负荷持续、可靠的供电的前提下，并从投资费用、灾害下二次建设费用、灾害下刚性负荷供电量以及灾害下输电容量等方面来满足电网的抗灾容灾能力。考虑到不同强度的自然灾害发生的概率不同，并且对不同设计标准的差异化线路影响不同，将灾害强度和概率以及损失重要负荷和一般负荷赔偿问题共同考虑，用来评价不同设计标准下的差异化规划方案的实

4、用性。针对目前大规模输电网规划求解中难以快速地求得全局最优解的问题，分析了和声搜索算法随着优化问题维数的增加，算法求解精度和收敛速率明显降低且易陷入局部寻优的现象及其原因的基础上，设计了一种混沌自适应分组和声搜索算法，该算法通过维数分组、变异和混沌扰动来提升算法的搜索能力，使其能够快速地求解大规模的输电网规划问题。通过算例分析，不仅验证了输电网差异化规划模型的可行性，而且验证了改进后的算法具有良好的计算速度。关键词：输电网规划；抗灾；差异化；混沌分组和声搜索算法；和声搜索算法；IAbstractThegriddistributionrangeisverywidebeca

5、useofthevastterritoryofChina，longdistancetransmissionpoweristhemaintransmissionformatmostareas，greatharmtothesafeandstableoperationofpowergridisbroughtbythecomplexlandscapeandchangefulclimate.Inordertoimprovethevulnerabilityofthepowergrid，thestudyaboutanti-disastertransmissionnetworkplan

6、ningisneeded.TheoccurrenceofnaturaldisasterswouldmakeaseriousimpactonthesafeoperationoftheTransmissionnetwork，withouttakingintoaccountdisasterresilience，traditionaltransmissionnetworkwouldoccurlargeblackoutswhenitencountersnaturaldisaster.Tomeettherequirementsofanti-disaster，amodelforant

7、i-disastertransmissionnetworkplanning，whichmeetssustainedandreliablepowersupplytotherigidloadisestablished.Underthepremiseofsustainedandreliablepowersupply，introducingimportantnode，fragileandvulnerablelinesandlinescanEnsuretherigidloadcontinuousandreliablepowersupply，from