考虑负荷不确定性的变电站选址定容.pdf

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1、第38卷第15期电力系统保护与控制V01．38NO．152010年8月1日PowerSystemProtectionandControlAug．1，2010考虑负荷不确定性的变电站选址定容高付良，张鹏，赛雪，赛丽(1．河南开封供电公司，河南开封475003；2．河南开封京宇电力公司，河南开封475003)摘要：提出了一种参数自适应微分进化算法(PSADE)来解决配电网变电站选址定容问题。根据算法中变异权重因子和交叉因子对进化过程的影响，经分析认为提高算法性能的关键在于平衡大范围搜索和小范围集中寻优之间

2、的矛盾，通过为种群中个体设置单独的变异权重因子和交叉因子，以进化过程中个体适应度函数值的增量为依据对参数进行动态调整，提高算法的全局寻优能力。在变电站选址定容的数学模型中，考虑负荷预测结果误差对规划的影响，采用三角模糊数描述负荷的不确定性，根据投资费用的模糊期望值构造适应度函数。通过对典型的函数优化问题和实际变电站规划问题的寻优结果分析，验证了所提方法具备更好的全局寻优能力，规划方案经济可行。关键词：变电站；规划；微分进化；自适应；选址定容Substationslocatingandsizingina

3、ncertaintyloadenvironmentGAOFu—liang，ZHANGPeng，SAIXue，SAILi(1．HenanKaifengPowerSupplyCompany，Kaifeng475003，China．2．KaifengJing-yuPowerCompany，Kaifeng475003，China)Abstract：Aparameterself-adaptivedifferentialevolutionalgorithm(PSADE)furlocatingandsizingdi

4、stributionsubstationsisproposed．Accordingtothefunctionofmutationweightingfactorandcrossoverfactorondifferentialevolution(DE)，thekeyfactortoimprovetheperformanceisontheequilibriumbetweenexplorationoftheentiresearchspaceandexploitationofthespacealreadyvis

5、ited．Theseparateparametersforeachindividualsandthecorrespondingupdatingschemeofevolutionprocedurearedesigned．Ontheproblemformulationofsubstationlocatingandsizing，theuncertaintyofloadforecastingresultisconsidered．Thefitnessfunctionisformulatedbasedonfuzz

6、yexpectedvaluemodelofinvestmentcosts．Fromthetestingresultsoftwowellknownbenchmarkproblemsandtwopracticalsubstationplanningareas，itisobservedthattheproposedPSADEismoreeficientthanDEandPSO，andtheplanningresultsareeconomicalandapplicable．Keywords：substatio

7、n；planning；differentialevolution；self-adaptive；locatingandsizing中图分类号：TM715文献标识码：A文章编号：1674—3415(2010)15—0075—06等领域[12-16】。0引言本文考虑负荷不确定因素对变电站规划的影变电站优化规划属于大规模组合优化问题，解响，并提出一种参数自适应微分进化算法，通过实决问题的方法包括早期的数学优化方法J、启发式际规划算例的计算分析，对方法的有效性进行验证。算法[3-41到现在广泛采用的智能优化算法

8、[5-71及多种1变电站规划的数学模型方法结合的混合算法J，虽然变电站规划方法有了很大的发展，但无论是从数学模型还是优化方法上1．1变电站规划的最小费用模型都存在很多方面的不足。变电站选址问题可描述为：在规划目标年负荷微分进化DE(DifferentialEvolution)是由Storn分布已知的情况下，为了满足一定的负荷需求，以~tlPrice在1995年提出的一种高效率的智能优化算最小的投资和年运行费用(包括变电站、馈线的运法【1¨】。优点在于收敛