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基于混合算法的配电网优化规划

作　者: 吴晶
导　师: 盛四清
学　校: 华北电力大学（河北）
专　业: 电力系统及其自动化
关键词: 配电网规划关联度粒子群算法 Powell算法不可行解
分类号: TM715
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

对配电网进行科学有效的优化规划可以节约投资费用、降低网络损耗、提高供电质量,它是当前电力部门一项极其重要的任务。本文采用线路资金投入、网络损耗、供电可靠性和占地面积等多目标函数建立数学模型。通过将多目标函数和不等约束条件分成多个子目标,利用模糊优化和粗糙集理论确定子目标之间的关联度,从而得到表征对各目标相对重要的权重系数。进而将追求多目标的优化转化为寻求多目标总体满意度的最优。将改进的PSO全局寻优算法和Powell局部寻优算法相结合对配电网进行优化规划,并对不可行解进行选择性修复,增加了算法的开发能力,提高了局部寻优能力。算例表明,该方法具有一定可行性和有效性。

全文目录

中文摘要  4
英文摘要  4-7
第一章绪论  7-14
  1.1 引言  7-8
    1.1.1 配电网规划的目的和意义  7-8
    1.1.2 国内配电网发展的现状及存在的问题  8
  1.2 配电网网架规划的特点  8-9
  1.3 配电网规划的流程  9-10
  1.4 配电网规划优化方法的研究现状  10-12
    1.4.1 基于各种分析理论的配电网规划方法  10
    1.4.2 基于各种优化算法的配电网规划方法  10-12
    1.4.3 基于新型技术应用的配电网规划方法  12
  1.5 本文主要研究的工作  12-14
第二章配电网规划设计的基本理论  14-22
  2.1 配电网多目标规划的数学模型  14-16
    2.1.1 线性加权和法  14-15
    2.1.2 理想点法  15
    2.1.3 模糊规划法  15-16
  2.2 配电网的接线方式  16-18
  2.3 配电网规划的潮流计算  18-22
    2.3.1 配电网潮流计算方法的提出  18-19
    2.3.2 改进的前推回代潮流算法原理  19-22
第三章粗糙集理论在配电网规划中的应用  22-29
  3.1 粗糙集理论及其特点  22
  3.2 粗糙集理论在配电网规划中的应用  22-28
    3.2.1 粗糙集的基本理论  22-25
    3.2.2 粗糙集理论对配电网规划中多目标函数的处理  25-28
  3.3 粗糙集理论在电力系统中的应用  28-29
第四章基于粒子群算法的配电网优化规划  29-36
  4.1 粒子群优化算法（PSO）  29-31
    4.1.1 算法原理  29-30
    4.1.2 算法流程  30
    4.1.3 粒子群算法与其他算法的比较  30-31
    4.1.4 粒子群优化算法在电力系统中的应用  31
  4.2 二进制粒子群算法  31-32
  4.3 基于二进制粒子群算法的配电网优化规划  32-35
    4.3.1 配电网规划的多目标数学模型  32-33
    4.3.2 编码方案  33-34
    4.3.3 基于二进制粒子群算法的配电网规划过程  34-35
  4.4 算法流程图  35-36
第五章基于混合算法（SPSO-Powell）的配电网优化规划  36-50
  5.1 简化粒子群算法（SPSO）  36-37
  5.2 Powell 算法  37-39
    5.2.1 向量共轭定义及定理  37-38
    5.2.2 Powell 算法流程  38
    5.2.3 改进的Powell 算法  38-39
  5.3 基于SPSO-Powell 的混合算法的配电网优化规划  39-45
    5.3.1 种群的初始化  39-41
    5.3.2 不可行解选择性修复  41-44
    5.3.3 多目标函数的总体满意度  44
    5.3.4 基于 SPSO-Powell 的混合算法  44-45
  5.4 混合算法流程图  45-46
  5.5 算例分析  46-50
第六章结论和展望  50-52
  6.1 结论  50
  6.2 展望  50-52
参考文献  52-55
致谢  55-56
在学期间发表的学术论文和参加科研情况  56

基于混合算法的配电网优化规划

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