基于经济系数网格模型的电力线路规划优化研究

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1、JournalofElectricalEngineering电气工程,2017,5(1),78-89PublishedOnlineMarch2017inHans.http://www.hanspub.org/journal/jeehttps://doi.org/10.12677/jee.2017.51010StudyonOptimizationofPowerLinePlanningBasedonEconomicCoefficientGridModelMoxuanWu,FengyongZhao,ShihaoHu,QuanhuiGuoStateGridJiangxiE

2、lectricPowerCompanyJiujiangPowerSupplyBranch,JiujiangJiangxiththstReceived:Mar.10,2017;accepted:Mar.27,2017;published:Mar.31,2017AbstractTosolvepowerlineplanningproblemofelectricpowerindustry,thispaperbuildsagridmodelbasedongeographicinformation,whichisassignedwithcertainweightvalueac

3、cordingtolandusesituation,andformsaneconomiccoefficientevaluationsystemmodeltoapplytoelectricpowerplanning.Takingtheoptimalvalueoflengthofpowerlineandsumofeconomiccoefficientsintoaccount,improvedantcolonyoptimizationisusedinthispapertoimplementtheoptimiza-tionofpowerlineplanning.MATLA

4、Bsimulationandexperimentresultsprovethealgorithmpro-posedinthispaperhasitsadvantagesineconomicefficiency.KeywordsEconomicCoefficient,GridModel,PowerLinePlanning,OptimalPath,ImprovedAntColonyOptimization基于经济系数网格模型的电力线路规划优化研究伍谟煊,赵风勇,胡世昊,郭泉辉国网江西省电力公司九江供电分公司,江西九江收稿日期:2017年3月10日;录用日期:2017年

5、3月27日;发布日期:2017年3月31日文章引用:伍谟煊,赵风勇,胡世昊,郭泉辉.基于经济系数网格模型的电力线路规划优化研究[J].电气工程,2017,5(1):78-89.https://doi.org/10.12677/jee.2017.51010伍谟煊等摘要针对电力行业中电力线路规划问题,本文基于地理信息数据对规划区域进行了网格化建模,并结合土地实际利用情况将网格模型赋以一定权值系数,形成了应用于电力规划的经济系数评估体系模型。考虑到规划线路总长度和经济系数总和的最优值,本文利用改进的蚁群算法实现了电力线路规划优化。MATLAB仿真和实验结果证明了本文提出

6、的算法在经济效益方面的线路规划优势。关键词经济系数,网格模型,电力线路规划,最优路径,改进的蚁群算法Copyright©2017byauthorsandHansPublishersInc.ThisworkislicensedundertheCreativeCommonsAttributionInternationalLicense(CCBY).http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/OpenAccess1.引言电力线路规划是电力系统规划的重要组成部分,其任务是根据规划区域负荷、起始和终止点、电压等级、线路长度、地理信息

7、以及线路通过区域的征地和拆迁赔偿费用等确定最优规划路线,以满足线路在建设中的经济性要求。现有的研究中,在求解传统的最短路径问题时,常用的方法有单向沿墙壁搜索算法、深度优先搜索算法和广度优先搜索算法等[1][2],但此类传统算法在解决复杂环境路径规划问题时常有鲁棒性差、效率低、非最优等不足[3]。根据蚂蚁在寻找食物过程中发现最优路径的行为,意大利学者MarcoDorigo于1992年在他的博士论文中提出了蚁群算法[4]。蚁群算法是一种模拟进化算法,研究表明该算法具有许多优良的性质,是一种自组织、正反馈的算法,具有较强的鲁棒性和较好的求解能力[5],在限量弧路由问题、

8、参数优化、

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