改进蚁群算法在输电网络规划中的应用

《改进蚁群算法在输电网络规划中的应用》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、分类号：：密级ＵＤＣ：学号：４１６１１４３１５０３５南昌大学专业学位硕士研究生学位论文改进蚁群算法在输电网络规划中的应用ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆＩｍｒｏｖｅｄＡｎｔＣｏｌｏｎＡｌｏｒｉｔｈｍｉｎＴｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｐｙｇＮｅｔｗｏｒｋＰｌａｎｎｉｎｇ王庆铭、培养单位（院系）：信息工程学院指导教师姓名、职称：王淳教授指导教师姓名、职称：熊宁高级工程师专业学位种类：工程硕士专业领域名称：电气工程论文答辩日期：２０１８年６月４日答辩委员会主席：Ｍ．笑：：评阅人２０１８年

2、月日摘要摘要输电网络规划是一个高维度、大规模以及非线性的组合优化问题。合理的输电网络规划是电力系统安全、可靠、经济运行的基础。随着电网规模的不断扩大，规划问题也变得越来越复杂，难以采用传统的数学优化方法求解。蚁群算法是一种智能仿生优化算法，本文将其应用于求解输电网络规划问题，研究工作具体如下：1）针对静态输电网络规划问题：针对输电网扩展规划具有计算维度高、计算变量为离散型、各参数之间耦合性强的特点，对蚁群算法中的最大-最小蚂蚁系统进行了改进，提出了一种改进蚁群算法，降低了各参数之间的耦合性。在保证收敛精度的前提下，改进算法有效地提高了蚁群算法在

3、输电网络规划中的计算速度。分别采用蚁群算法和改进蚁群算法对Garver6，18节点系统，IEEE24算例进行测试，结果显示改进蚁群算法在计算时间上具有明显的优势。2）针对多阶段（动态）输电网络规划问题：基于输电网络规划各支路可新（扩）建的线路数较小的特点，提出了一种“二维度”的控制变量编码方式。该编码方式将每个可新（扩）建线路的支路上的多个阶段的扩建线路方案采用总权重和非零位和组成的二维变量表示，所提编码方案的维度不随规划阶段数的增加而增加，显著降低了多阶段输电网络规划问题的维度，提升了寻优性能。通过对一个19节点系统进行4个阶段的输电网络规划，验

4、证了所提编码方式的可行性和有效性。关键词：蚁群算法；最大-最小蚂蚁系统；耦合性；直流潮流；静态输电网络规划；多阶段输电网络规划IAbstractABSTRACTTransmissionnetworkplanningisahighdimensional,largescaleandnonlinearcombinatorialoptimizationproblemandreasonabletransmissionnetworkplanningisthebasisforsafe,reliableandeconomicelectronicsystem.Ast

5、hescaleofelectronicnetworkgraduallyexpands,thetransmissionnetworkplanningbecomesmorecomplex.Therefore,itisdifficulttosolvetheplanningproblemsbyadoptingtraditionalmathematicaloptimizationapproach.Asanewintelligentbionicoptimizationalgorithm,antcolonyalgorithmhasbeenappliedintos

6、olvingtransmissionnetworkplanningproblems.Theresearchisasfollowing:1)Accordingtothestudyonstatictransmissionnetworkplanning,transmissionnetworkexpandingplanninghasthehigh-dimensionalcalculation,itscalculatingvariablesarediscreteandtheparametershavethecouplingfeatures.Therefore

7、,themaximum-minimumantsystemalgorithmhasbeenimprovedandanimprovedantcolonyalgorithmhasbeenproposedwhichhasdebasedthecouplingfeatureofeachparameter.Underthepremiseofconvergenceprecision,theimprovedalgorithmhaseffectivelyimprovedthecalculationspeedwithantsystematicalgorithmintra

8、nsmissionnetworkplanning.BytestingGarver6,18-bussystemIEEE24w