基于改进GA-PSO混合算法的变电站选址优化

发布时间：2018-09-12 16:59

【摘要】：针对具有大规模、多约束、非线性特点的变电站选址优化问题,提出了一种可以适应实际地理状态具有寻优机制且兼顾速度的算法。该算法结合遗传算法与粒子群算法(GA-PSO),采用实数编码策略、精英保留策略,以变电站规划年最小费用为适应度,实现空间解在空间范围内的自适应搜索,有效避免局部最优解和早熟问题。其收敛速度比遗传算法(GA)快,求解精度比PSO和GA都要高。并利用基于层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)的评价函数对结果进行评价和局部修正,使其结果更贴近实际情况。算例结果表明,该算法具有较好的寻优能力和收敛特性,无需进行编码换算,操作简单且运行速度快,能更好地满足配电网大规模变电站规划的需求。
[Abstract]:In order to solve the problem of substation location optimization with large scale, multiple constraints and nonlinear characteristics, an algorithm is proposed, which can adapt to the actual geographical conditions and has an optimization mechanism and takes into account the speed. The algorithm combines genetic algorithm with particle swarm optimization (GA-PSO), adopts real number coding strategy, elite retention strategy, and takes the minimum annual cost of substation planning as the fitness to realize the adaptive search of spatial solution in spatial range. The local optimal solution and precocious problem are avoided effectively. Its convergence speed is faster than that of genetic algorithm (GA), and its accuracy is higher than that of PSO and GA. The evaluation function based on Analytic hierarchy process (Analytic Hierarchy Process,AHP) is used to evaluate and modify the results in order to make the results closer to the actual situation. The simulation results show that the algorithm has better optimization ability and convergence characteristics, without coding conversion, simple operation and fast operation, and can better meet the needs of large-scale substation planning in distribution network.
【作者单位】： 南昌大学前湖学院;国网淄博供电公司;南昌大学信息工程学院;
【分类号】：TM63

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2239642