基于改进粒子群算法的变电站选址规划

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1、维普资讯http://www.cqvip.com第36卷第5期继电器、，_0l_36NO．52008年3月1日RELAYMar．1．2008基于改进粒子群算法的变电站选址规划董永峰，杨彦卿，宋洁，顾军华，颜威利(河北工业大学，天津300401)摘要：变电站站址的选择是电网规划的重要环节，给出一种确定的变电站选址模型，该模型不仅包含了以往的变电站选址的可量化因素，还将地理信息作为惩罚因子融合入模型中，增加了变电站选址模型的实际价值。并且提出一种新的改进粒子群算法，从初始解和变量搜索方面进行了改进。算例证明所提模型和改进算法

2、正确、有效，其规划结果科学、可行。关键词：变电站选址；优化；改进粒子群；惩罚因子OptimalplanningofsubstationlocatingbasedonimprovedPSOalgorithmDONGYong—feng，YANGYan—qing，SONGJie，GUJun—hua，YANWei—li(HebeiUniversityofTechnology，Tianjin300401，China)Abstract：Substationlocatingplanningplaysanimportantroleine

3、lectricpowernetworkplanning．Amathematicalmodelofsubstationlocatingisproposedthatcontmnsnotonlyearlyquantizationfactors，butalsopenaltyfactorlikegeographyinformationforaddingactualvalue．Anewimprovedparticleswamioptimizationalgorithmispresentedininitialsolutionandse

4、archvariabletohandleoptimalsubstationlocating．Actualexamplesshowthatthenewalgorithmsandthemathematicalmodelareaccurateandefective，andtheplanningresultisscientificandfeasible．ThisprojectissupportedbyNationalNaturalScienceFoundationofHebeiProvince(No．F2006000109)．K

5、eywords：substationlocating；optimization；improvedparticleswamioptimizationalgorithm；penaltyfactor中图分类号：TM715文献标识码：A文章编号：1003—4897(2008)05—0032—04提出一种改进的粒子群算法，运用该算法对变电站0引言选址实例进行优化处理，降低了寻优的复杂程度，变电站站址站容的优化是一个特殊的组合优提高了搜索精度，使选址结果更加科学、合理。化平面定位问题，是城市电网优化的一个重要的环1变电站选址模型节，

6、直接影响着将来城市中低压配电网的结构、供电的经济性和可靠性。目前，我国城市的电网规划变电站选址问题，是一个多目标的综合性问题，设计仍在使用传统的以方案比较为基础的电网规其影响因素多样且繁琐。一般来说，变电站的优化划方法【JJ，不可避免地包含了一定程度上的主观因配置是保证一定可靠性水平，满足规划年负荷要求素，具有很大的局限性。条件下，以最小的投资费用确定变电站个数、位置。近年来，许多国内外学者，运用数学优化方法、本文不仅考虑了包括线路的年投资和网损费用，还现代启发式方法、智能优化算法，对变电站选址进加入了对地理位置的考虑，

7、将其作为惩罚因子作用行了深入研究。但是，变电站选址优化规划属于于目标函数。大规模组合优化问题。当问题规模较大时，求解速在优化选址之前，新建变电站的容量已经确定，度慢，解的质量不高。与其它智能优化算法相比，变电站新建的投资费用和运行费用固定。变电站选粒子群优化算法(PSO)是一种最新发展起来的智址优化模型可以简化为只考虑线路投资费用和损耗能优化算法，简单容易实现，搜索速度快，即适合费用的方程L5J，如式(1)所示。科学研究，又适合工程应用。，本文将地理信息作为惩罚因子引入到变电站孝妻L××d+。选址模型中，综合了可量化因素

8、和非量化因素，并∑∑×Ⅳ2×d+∑e(d)基金项目：河北省自然科学基金(F2006000109)约束条件如式(2)～(5)：维普资讯http://www.cqvip.com董永峰，等基于改进粒子群算法的变电站选址规划一33一1)变电站容量约束：个粒子的位置为x{x。，x／，一J，速度为J>WSXe(S)XCOS0(2