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输电网网架经济性智能规划模型研究

发布时间:2017-10-10 03:26

  本文关键词:输电网网架经济性智能规划模型研究


  更多相关文章: 输电网网架 经济性规划 集对分析 粒子群算法 人工鱼群算法


【摘要】:输电网网架的经济性规划是电力系统规划的重要组成部分。由于电网建设需要以巨额投资为支撑,不合理的规划方案会消耗大量资源并造成资金的浪费,影响电网的可持续发展。因此,科学合理地开展输电网网架经济性规划工作,提高电网规划的经济性水平,不仅能使我国电网结构更加合理,更能带来巨大的社会效益和经济效益。在输电网网架规划研究中,规划模型的建立和求解是重点及难点,对规划模型和方法进行创新,具有着重要的理论价值和现实意义。本文的主要内容是从经济性角度对输电网网架规划模型和方法进行创新探索。首先,通过对我国目前的电网规划现状进行理论研究,从目标函数和约束条件两个方面介绍传统输电网网架经济性规划模型,同时分析该模型存在的问题。其次,针对传统网架经济性规划模型的不足,通过引入集对分析中集对势的概念,提出基于集对分析改进的输电网网架经济性规划模型。再次,在研究粒子群算法和人工鱼群算法的原理及实现过程基础上,分别利用两种算法对基于集对分析改进的规划模型进行求解,从而将集对分析理论和人工智能算法有机结合在一起,创新性地建立SPA-PSO和SPA-AFSA两种输电网网架经济性智能规划模型。接着,利用算例对两种智能规划模型进行实证分析,分别得到不同成本区间下的最优规划方案及结果。最后,利用规划方案的结果和数据进行规划模型的适用性评价研究,以比较SPA-PSO规划模型和SPA-AFSA规划模型的优劣及适用性,为规划模型的比选和择优提供方法依据和理论基础。通过算例分析,可知与SPA-PSO智能规划模型相比,SPA-AFSA智能规划模型的算法性能更好、适用性更强。两种模型的建立和求解是本文最主要的创新点,本文通过将新颖的集对分析理论和人工智能算法中较优秀的粒子群算法和人工鱼群算法相结合,从网架经济性规划模型的理论构建、求解和适用性评价等3个方面进行了方法上的改进,实现了对输电网网架经济性规划模型研究的有益补充,为规划模型的创新和完善起到了一定的促进作用。
【关键词】:输电网网架 经济性规划 集对分析 粒子群算法 人工鱼群算法
【学位授予单位】:华北电力大学(北京)
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TM715;F224
【目录】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-9
  • 第1章 绪论9-17
  • 1.1 选题背景及意义9-10
  • 1.2 国内外研究现状10-14
  • 1.2.1 输电网网架规划研究现状10-12
  • 1.2.2 集对分析理论研究现状12-13
  • 1.2.3 粒子群算法和人工鱼群算法研究现状13-14
  • 1.3 研究内容及思路14-17
  • 第2章 输电网网架规划基本理论17-25
  • 2.1 输电网规划基本概念17-22
  • 2.1.1 相关定义17
  • 2.1.2 主要分类17-18
  • 2.1.3 规划流程18-19
  • 2.1.4 特点及原则19-22
  • 2.2 输电网网架经济性规划模型22-24
  • 2.2.1 目标函数22-23
  • 2.2.2 约束条件23-24
  • 2.3 本章小结24-25
  • 第3章 基于集对分析的网架经济性规划模型25-30
  • 3.1 集对分析(SPA)基本理论25-26
  • 3.1.1 集对25
  • 3.1.2 联系度25-26
  • 3.1.3 集对势26
  • 3.2 基于SPA改进的网架经济性规划模型构建26-29
  • 3.2.1 各项成本联系度分析27-28
  • 3.2.2 各项成本集对势分析28-29
  • 3.2.3 基于SPA的规划模型构建29
  • 3.3 本章小结29-30
  • 第4章 基于粒子群算法的SPA-PSO规划模型求解30-42
  • 4.1 粒子群(PSO)算法基本理论30-33
  • 4.1.1 PSO算法原理30-31
  • 4.1.2 PSO算法主要参数31-32
  • 4.1.3 PSO算法一般流程32-33
  • 4.2 粒子群(PSO)算法的改进33
  • 4.2.1 存在的问题33
  • 4.2.2 自适应改进33
  • 4.3 基于粒子群算法的SPA-PSO智能规划模型33-36
  • 4.4 算例分析36-41
  • 4.5 本章小结41-42
  • 第5章 基于人工鱼群算法的SPA-AFSA规划模型求解42-54
  • 5.1 人工鱼群(AFSA)算法基本理论42-44
  • 5.1.1 AFSA算法原理42-43
  • 5.1.2 AFSA算法主要参数43
  • 5.1.3 AFSA算法一般流程43-44
  • 5.2 人工鱼群(AFSA)算法的改进44-45
  • 5.2.1 存在的问题44-45
  • 5.2.2 自适应改进45
  • 5.3 人工鱼群算法与粒子群算法的对比分析45-46
  • 5.4 基于人工鱼群算法的SPA-AFSA智能规划模型46-48
  • 5.5 算例分析48-53
  • 5.6 本章小结53-54
  • 第6章 SPA-PSO和SPA-AFSA规划模型的适用性评价54-61
  • 6.1 模型适用性评价指标体系构建54-56
  • 6.1.1 指标体系54
  • 6.1.2 指标内涵及计算公式54-56
  • 6.2 模型适用性评价实证分析56-60
  • 6.2.1 评价指标计算及预处理56-57
  • 6.2.2 评价指标权重确定57-58
  • 6.2.3 评价结果及分析58-60
  • 6.3 本章小结60-61
  • 第7章 研究成果和结论61-63
  • 参考文献63-68
  • 攻读硕士学位期间发表的学术论文及其它成果68-69
  • 致谢69

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4 姬晨o,

本文编号:1004073


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