[发明专利]基于混沌遗传策略的加权Voronoi图变电站规划方法有效

专利信息
申请号: 201310047874.8 申请日: 2013-02-06
公开(公告)号: CN103136585A 公开(公告)日: 2013-06-05
发明(设计)人: 路志英;葛少云;程亮 申请(专利权)人: 天津大学
主分类号: G06N3/12 分类号: G06N3/12;G06Q50/06
代理公司: 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 代理人: 刘国威
地址: 300072*** 国省代码: 天津;12
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摘要:
搜索关键词: 基于 混沌 遗传 策略 加权 voronoi 变电站 规划 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及电力系统领域,尤其涉及基于混沌遗传策略的加权Voronoi图变电站规划方法。

背景技术

在城市电网发展规划中,高压配电变电站的位置、容量及供电范围规划关系到未来待规划区域电网的空间布局、网架结构和能够提供的负荷水平,在我国土地资源越来越趋紧张的情况下,科学合理的变电站空间布局规划及相应的站址土地预留是关系到待规划区域未来可持续发展的重要问题,具有十分重要的意义。

变电站规划问题是一个多变量、多目标的大规模非线性优化问题,现已有的方法大体上分为数学优化方法、启发式优化方法以及现代智能优化方法等3类。近些年,智能优化技术逐渐在该问题中得到了应用,如禁忌搜索法、模拟退火法、遗传算法、粒子群算法等。这些方法不仅不同程度地存在收敛速度慢、局部寻优能力差、计算时间长等不足,而且还存在供电范围划分仅采用就近分配而造成的不合理以及规划的变电站负载率无法控制等问题。

近年来,计算几何Voronoi图被引入电力系统来解决变电站规划问题,其在解决负荷密度不均匀情况下供电范围合理划分方面效果很好,但单一的Voronoi图方法对初值具有一定的敏感性,加权Voronoi的权重选取也有待改进,并且这类方法仅能得到局部极值解。而基于遗传算法的变电站选址,充分利用遗传算法的鲁棒性,通过选择、交叉、变异等一系列遗传操作,逐渐进化群体,使群体接近或包含最优解的状态,但存在早熟现象。

发明内容

本发明旨在克服现有技术的不足,克服先前算法收敛速度慢、局部寻优能力差、初值敏感和早熟现象以及供电范围划分采用就近分配而造成的不合理以及规划的变电站负载率无法控制等问题,通过一定的算法,解决变电站选址及供电区域划分的优化,为达到上述目的,本发明采取的技术方案是,基于混沌遗传策略的加权Voronoi图变电站规划方法,包括如下步骤:

步骤1:设定参数,包括设定:

Maxeranum:最大迭代次数;Popsize:种群规模;N:初始种群中个体数;pCross交叉概率;pMutation变异概率;pInversion倒位概率;

步骤2:混沌初始化,产生包含N个个体的初始种群,并将每个个体的编码作为变电站站址;

步骤3:对N个个体实现基于自适应调节权重的加权Voronoi图变电站选址及其负荷分配,并计算每个个体的适应值f,从N个初始种群中选择性能较好的Popsize个解作为初始解;

步骤4:判断是否满足终止判据,若满足,算法停止,否则执行步骤5;

步骤5:计算种群的适应值方差σ2,如果σ2<ε,ε为预先给定的适应值方差阈值,出现早熟,进行混沌搜索;否则,跳转至步骤7;

步骤6:混沌搜索;

步骤7:执行保存最优遗传算法,结束后返回步骤4。

混沌初始化更进一步具体为:

2.1随机产生n维向量z0,其每个分量数值在-1~1之间

z0=(z01,z02,…,z0n),n为变电站个数,z01,z02,…,z0n为随机生成的z0向量的各个分量;

2.2取混沌序列:根据立方映射函数得z1,z2,z3,…,zN,由此获得混沌序列

z=(z1,z2,z3,…,zN)

z1,z2,z3,…,zN为初始随机生成的向量通过立方映射函数得到的z相量的各个分量;

2.3根据

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