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变电站选址算法
基于粒子群文化算法的变电站选址与定容
针对传统变电站选址与定容算法往往难以在寻优速度与寻优质量之间取得平衡的问题,充分分析了变电站优化规划的特点,提出了一种用于变电站规划的算法——粒子群文化算法.选择粒子群算法作为文化算法的底层寻优算法,并设计文化算法上层空间的知识源约束条件,从而形成新的算法;基于容载比等方面要求的满足来得到新建变电站的座数范围;继而利用整数规划方法确定新建变电站容量组合的几组较优解;利用所构建的粒子群文化算法计算变电站位置、容量、供电范围等规划要求.通过算例分析可知,所提出的算法不仅继承粒子群算法对初始解要求不高的优点,而且充分发挥了文化算法寻优范围大的特色,从而加强了变电站优化规划工作的可操作性和实用性.
基于改进粒子群算法的变电站选址定容
提出了一种利用改进粒子群算法来解决变电站选址定容的问题,在改进的方法中,通过对基本粒子群算法的惯性权值的研究和测试,将其由一个定值变为一个随着迭代次数而变化的量,有效的解决了粒子群算法在局部收敛上的问题;在模型上,将一些在选址定容中不可量化的因素引用到模型中,使量化因素和非量化因素紧密结合,共同作用于选址过程,使其科学合理;并通过实例规划实例验证了该文所提模型和方法正确性和有效性。