基于加权K-means聚类和遗传算法的变电站规划

发布时间：2017-12-23 08:03

  本文关键词：基于加权K-means聚类和遗传算法的变电站规划　出处：《江苏电机工程》2016年06期 　论文类型：期刊论文

  更多相关文章： 变电站规划 加权K-means聚类算法 遗传算法 变电站站址 供区优化

【摘要】：针对变电站规划问题,提出了基于加权K-means聚类的变电站供电范围划分方法,并在此基础上提出了基于加权K-means聚类和遗传算法的变电站规划算法。该算法运用遗传算法的全局搜索能力确定变电站的座数、主变台数和容量的最优组合,解决了应用加权K-means聚类算法划分变电站供电范围时初始聚类数确定的问题。加权K-means聚类算法能够综合考虑变电站的负载率和供电半径的约束,并在迭代过程中自适应调节。算例结果表明所提算法能够较好地求解变电站优化规划问题。
【作者单位】： 国网南京供电公司;国网江苏省电力公司电力科学研究院;
【分类号】：TM63;TP18
【正文快照】： 在电网规划过程中,变电站规划是工程建设前期工作的一个重要环节,对整个工程建设的投资费用和投产后的运行安全可靠性及生产的综合经济效益起重要作用。变电站站址、容量的选择直接决定了规划的合理性和经济性,并影响电网运行和电能质量[1]。目前,国内外对变电站优化规划的问

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