1、电力系统及其自动化专业毕业论文 精品论文 基于粒子群文化算法的变电站规划研究关键词：城网规划 变电站规划 粒子群文化算法 收敛性摘要：随着我国经济的快速发展和人民生活水平的提高，全社会对电能的需求量越来越大，对电能质量要求越来越高。而我国当前电网普遍存在配电能力偏小、变电站容载比偏小、高压网架脆弱、供电可靠性低等缺点，这在一定程度上制约着经济等各方面的发展。近年来人们普遍意识到城市电网规划已经成为一项迫切任务。其中确定变电站容量与位置是城市电网规划中介于电力负荷预测和网络规划之间的关键环节，其结果直接影响未来电力系统的线路走径、网络结构、电网投资、运行经济性及供电可靠性等关键问题。 针对变电站
2、优化规划的特点，本文根据文化算法的结构，分析若干智能算法作为文化算法框架中底层算法的可能性，最终选定粒子群算法，并设计文化算法上层空间的知识源约束条件。基于上面的分析，本文提出了一种用于变电站规划的新算法-粒子群文化算法，可以完成对新建变电站数量、容量、站址及供电范围等方面的优化。该方法首先根据容载比等方面的约束条件得到新建变电站的个数范围，然后采用 0-1 型整数规划方法得到容量组合的最优解和几组次优解。进而，再根据负荷密度函数，得到一组满足新建变电站个数范围的初始位置坐标。在此基础上，再将初始粒子群的相关信息导入到粒子群文化算法中进化迭代，最后完成待规划区的变电站位置、容量、供电范围等规划
3、要求。 本文将粒子群文化算法运用到实际工程项目的算例中，并在年费用、收敛速度、运算时间三方面与其他算法进行了对比分析。规划结果表明本文算法在上述的三个指标中具有优势，特别是在年费用方面。本文算法继承粒子群算法对初始解要求不高的优点，这样加强了其在变电站优化规划工作的可操作性和实用性，使得其能运用于实际的工程项目中，为待规划区提供合适的变电站规划方案。正文内容随着我国经济的快速发展和人民生活水平的提高，全社会对电能的需求量越来越大，对电能质量要求越来越高。而我国当前电网普遍存在配电能力偏小、变电站容载比偏小、高压网架脆弱、供电可靠性低等缺点，这在一定程度上制约着经济等各方面的发展。近年来人们普遍
4、意识到城市电网规划已经成为一项迫切任务。其中确定变电站容量与位置是城市电网规划中介于电力负荷预测和网络规划之间的关键环节，其结果直接影响未来电力系统的线路走径、网络结构、电网投资、运行经济性及供电可靠性等关键问题。 针对变电站优化规划的特点，本文根据文化算法的结构，分析若干智能算法作为文化算法框架中底层算法的可能性，最终选定粒子群算法，并设计文化算法上层空间的知识源约束条件。基于上面的分析，本文提出了一种用于变电站规划的新算法-粒子群文化算法，可以完成对新建变电站数量、容量、站址及供电范围等方面的优化。该方法首先根据容载比等方面的约束条件得到新建变电站的个数范围，然后采用 0-1 型整数规划方
5、法得到容量组合的最优解和几组次优解。进而，再根据负荷密度函数，得到一组满足新建变电站个数范围的初始位置坐标。在此基础上，再将初始粒子群的相关信息导入到粒子群文化算法中进化迭代，最后完成待规划区的变电站位置、容量、供电范围等规划要求。 本文将粒子群文化算法运用到实际工程项目的算例中，并在年费用、收敛速度、运算时间三方面与其他算法进行了对比分析。规划结果表明本文算法在上述的三个指标中具有优势，特别是在年费用方面。本文算法继承粒子群算法对初始解要求不高的优点，这样加强了其在变电站优化规划工作的可操作性和实用性，使得其能运用于实际的工程项目中，为待规划区提供合适的变电站规划方案。随着我国经济的快速发展
6、和人民生活水平的提高，全社会对电能的需求量越来越大，对电能质量要求越来越高。而我国当前电网普遍存在配电能力偏小、变电站容载比偏小、高压网架脆弱、供电可靠性低等缺点，这在一定程度上制约着经济等各方面的发展。近年来人们普遍意识到城市电网规划已经成为一项迫切任务。其中确定变电站容量与位置是城市电网规划中介于电力负荷预测和网络规划之间的关键环节，其结果直接影响未来电力系统的线路走径、网络结构、电网投资、运行经济性及供电可靠性等关键问题。 针对变电站优化规划的特点，本文根据文化算法的结构，分析若干智能算法作为文化算法框架中底层算法的可能性，最终选定粒子群算法，并设计文化算法上层空间的知识源约束条件。基于
7、上面的分析，本文提出了一种用于变电站规划的新算法-粒子群文化算法，可以完成对新建变电站数量、容量、站址及供电范围等方面的优化。该方法首先根据容载比等方面的约束条件得到新建变电站的个数范围，然后采用0-1 型整数规划方法得到容量组合的最优解和几组次优解。进而，再根据负荷密度函数，得到一组满足新建变电站个数范围的初始位置坐标。在此基础上，再将初始粒子群的相关信息导入到粒子群文化算法中进化迭代，最后完成待规划区的变电站位置、容量、供电范围等规划要求。 本文将粒子群文化算法运用到实际工程项目的算例中，并在年费用、收敛速度、运算时间三方面与其他算法进行了对比分析。规划结果表明本文算法在上述的三个指标中具
8、有优势，特别是在年费用方面。本文算法继承粒子群算法对初始解要求不高的优点，这样加强了其在变电站优化规划工作的可操作性和实用性，使得其能运用于实际的工程项目中，为待规划区提供合适的变电站规划方案。随着我国经济的快速发展和人民生活水平的提高，全社会对电能的需求量越来越大，对电能质量要求越来越高。而我国当前电网普遍存在配电能力偏小、变电站容载比偏小、高压网架脆弱、供电可靠性低等缺点，这在一定程度上制约着经济等各方面的发展。近年来人们普遍意识到城市电网规划已经成为一项迫切任务。其中确定变电站容量与位置是城市电网规划中介于电力负荷预测和网络规划之间的关键环节，其结果直接影响未来电力系统的线路走径、网络结
9、构、电网投资、运行经济性及供电可靠性等关键问题。 针对变电站优化规划的特点，本文根据文化算法的结构，分析若干智能算法作为文化算法框架中底层算法的可能性，最终选定粒子群算法，并设计文化算法上层空间的知识源约束条件。基于上面的分析，本文提出了一种用于变电站规划的新算法-粒子群文化算法，可以完成对新建变电站数量、容量、站址及供电范围等方面的优化。该方法首先根据容载比等方面的约束条件得到新建变电站的个数范围，然后采用0-1 型整数规划方法得到容量组合的最优解和几组次优解。进而，再根据负荷密度函数，得到一组满足新建变电站个数范围的初始位置坐标。在此基础上，再将初始粒子群的相关信息导入到粒子群文化算法中进
10、化迭代，最后完成待规划区的变电站位置、容量、供电范围等规划要求。 本文将粒子群文化算法运用到实际工程项目的算例中，并在年费用、收敛速度、运算时间三方面与其他算法进行了对比分析。规划结果表明本文算法在上述的三个指标中具有优势，特别是在年费用方面。本文算法继承粒子群算法对初始解要求不高的优点，这样加强了其在变电站优化规划工作的可操作性和实用性，使得其能运用于实际的工程项目中，为待规划区提供合适的变电站规划方案。随着我国经济的快速发展和人民生活水平的提高，全社会对电能的需求量越来越大，对电能质量要求越来越高。而我国当前电网普遍存在配电能力偏小、变电站容载比偏小、高压网架脆弱、供电可靠性低等缺点，这在
11、一定程度上制约着经济等各方面的发展。近年来人们普遍意识到城市电网规划已经成为一项迫切任务。其中确定变电站容量与位置是城市电网规划中介于电力负荷预测和网络规划之间的关键环节，其结果直接影响未来电力系统的线路走径、网络结构、电网投资、运行经济性及供电可靠性等关键问题。 针对变电站优化规划的特点，本文根据文化算法的结构，分析若干智能算法作为文化算法框架中底层算法的可能性，最终选定粒子群算法，并设计文化算法上层空间的知识源约束条件。基于上面的分析，本文提出了一种用于变电站规划的新算法-粒子群文化算法，可以完成对新建变电站数量、容量、站址及供电范围等方面的优化。该方法首先根据容载比等方面的约束条件得到新
12、建变电站的个数范围，然后采用0-1 型整数规划方法得到容量组合的最优解和几组次优解。进而，再根据负荷密度函数，得到一组满足新建变电站个数范围的初始位置坐标。在此基础上，再将初始粒子群的相关信息导入到粒子群文化算法中进化迭代，最后完成待规划区的变电站位置、容量、供电范围等规划要求。 本文将粒子群文化算法运用到实际工程项目的算例中，并在年费用、收敛速度、运算时间三方面与其他算法进行了对比分析。规划结果表明本文算法在上述的三个指标中具有优势，特别是在年费用方面。本文算法继承粒子群算法对初始解要求不高的优点，这样加强了其在变电站优化规划工作的可操作性和实用性，使得其能运用于实际的工程项目中，为待规划区
13、提供合适的变电站规划方案。随着我国经济的快速发展和人民生活水平的提高，全社会对电能的需求量越来越大，对电能质量要求越来越高。而我国当前电网普遍存在配电能力偏小、变电站容载比偏小、高压网架脆弱、供电可靠性低等缺点，这在一定程度上制约着经济等各方面的发展。近年来人们普遍意识到城市电网规划已经成为一项迫切任务。其中确定变电站容量与位置是城市电网规划中介于电力负荷预测和网络规划之间的关键环节，其结果直接影响未来电力系统的线路走径、网络结构、电网投资、运行经济性及供电可靠性等关键问题。 针对变电站优化规划的特点，本文根据文化算法的结构，分析若干智能算法作为文化算法框架中底层算法的可能性，最终选定粒子群算
14、法，并设计文化算法上层空间的知识源约束条件。基于上面的分析，本文提出了一种用于变电站规划的新算法-粒子群文化算法，可以完成对新建变电站数量、容量、站址及供电范围等方面的优化。该方法首先根据容载比等方面的约束条件得到新建变电站的个数范围，然后采用0-1 型整数规划方法得到容量组合的最优解和几组次优解。进而，再根据负荷密度函数，得到一组满足新建变电站个数范围的初始位置坐标。在此基础上，再将初始粒子群的相关信息导入到粒子群文化算法中进化迭代，最后完成待规划区的变电站位置、容量、供电范围等规划要求。 本文将粒子群文化算法运用到实际工程项目的算例中，并在年费用、收敛速度、运算时间三方面与其他算法进行了对
15、比分析。规划结果表明本文算法在上述的三个指标中具有优势，特别是在年费用方面。本文算法继承粒子群算法对初始解要求不高的优点，这样加强了其在变电站优化规划工作的可操作性和实用性，使得其能运用于实际的工程项目中，为待规划区提供合适的变电站规划方案。随着我国经济的快速发展和人民生活水平的提高，全社会对电能的需求量越来越大，对电能质量要求越来越高。而我国当前电网普遍存在配电能力偏小、变电站容载比偏小、高压网架脆弱、供电可靠性低等缺点，这在一定程度上制约着经济等各方面的发展。近年来人们普遍意识到城市电网规划已经成为一项迫切任务。其中确定变电站容量与位置是城市电网规划中介于电力负荷预测和网络规划之间的关键环
16、节，其结果直接影响未来电力系统的线路走径、网络结构、电网投资、运行经济性及供电可靠性等关键问题。 针对变电站优化规划的特点，本文根据文化算法的结构，分析若干智能算法作为文化算法框架中底层算法的可能性，最终选定粒子群算法，并设计文化算法上层空间的知识源约束条件。基于上面的分析，本文提出了一种用于变电站规划的新算法-粒子群文化算法，可以完成对新建变电站数量、容量、站址及供电范围等方面的优化。该方法首先根据容载比等方面的约束条件得到新建变电站的个数范围，然后采用0-1 型整数规划方法得到容量组合的最优解和几组次优解。进而，再根据负荷密度函数，得到一组满足新建变电站个数范围的初始位置坐标。在此基础上，
17、再将初始粒子群的相关信息导入到粒子群文化算法中进化迭代，最后完成待规划区的变电站位置、容量、供电范围等规划要求。 本文将粒子群文化算法运用到实际工程项目的算例中，并在年费用、收敛速度、运算时间三方面与其他算法进行了对比分析。规划结果表明本文算法在上述的三个指标中具有优势，特别是在年费用方面。本文算法继承粒子群算法对初始解要求不高的优点，这样加强了其在变电站优化规划工作的可操作性和实用性，使得其能运用于实际的工程项目中，为待规划区提供合适的变电站规划方案。随着我国经济的快速发展和人民生活水平的提高，全社会对电能的需求量越来越大，对电能质量要求越来越高。而我国当前电网普遍存在配电能力偏小、变电站容
18、载比偏小、高压网架脆弱、供电可靠性低等缺点，这在一定程度上制约着经济等各方面的发展。近年来人们普遍意识到城市电网规划已经成为一项迫切任务。其中确定变电站容量与位置是城市电网规划中介于电力负荷预测和网络规划之间的关键环节，其结果直接影响未来电力系统的线路走径、网络结构、电网投资、运行经济性及供电可靠性等关键问题。 针对变电站优化规划的特点，本文根据文化算法的结构，分析若干智能算法作为文化算法框架中底层算法的可能性，最终选定粒子群算法，并设计文化算法上层空间的知识源约束条件。基于上面的分析，本文提出了一种用于变电站规划的新算法-粒子群文化算法，可以完成对新建变电站数量、容量、站址及供电范围等方面的
19、优化。该方法首先根据容载比等方面的约束条件得到新建变电站的个数范围，然后采用0-1 型整数规划方法得到容量组合的最优解和几组次优解。进而，再根据负荷密度函数，得到一组满足新建变电站个数范围的初始位置坐标。在此基础上，再将初始粒子群的相关信息导入到粒子群文化算法中进化迭代，最后完成待规划区的变电站位置、容量、供电范围等规划要求。 本文将粒子群文化算法运用到实际工程项目的算例中，并在年费用、收敛速度、运算时间三方面与其他算法进行了对比分析。规划结果表明本文算法在上述的三个指标中具有优势，特别是在年费用方面。本文算法继承粒子群算法对初始解要求不高的优点，这样加强了其在变电站优化规划工作的可操作性和实
20、用性，使得其能运用于实际的工程项目中，为待规划区提供合适的变电站规划方案。随着我国经济的快速发展和人民生活水平的提高，全社会对电能的需求量越来越大，对电能质量要求越来越高。而我国当前电网普遍存在配电能力偏小、变电站容载比偏小、高压网架脆弱、供电可靠性低等缺点，这在一定程度上制约着经济等各方面的发展。近年来人们普遍意识到城市电网规划已经成为一项迫切任务。其中确定变电站容量与位置是城市电网规划中介于电力负荷预测和网络规划之间的关键环节，其结果直接影响未来电力系统的线路走径、网络结构、电网投资、运行经济性及供电可靠性等关键问题。 针对变电站优化规划的特点，本文根据文化算法的结构，分析若干智能算法作为
21、文化算法框架中底层算法的可能性，最终选定粒子群算法，并设计文化算法上层空间的知识源约束条件。基于上面的分析，本文提出了一种用于变电站规划的新算法-粒子群文化算法，可以完成对新建变电站数量、容量、站址及供电范围等方面的优化。该方法首先根据容载比等方面的约束条件得到新建变电站的个数范围，然后采用0-1 型整数规划方法得到容量组合的最优解和几组次优解。进而，再根据负荷密度函数，得到一组满足新建变电站个数范围的初始位置坐标。在此基础上，再将初始粒子群的相关信息导入到粒子群文化算法中进化迭代，最后完成待规划区的变电站位置、容量、供电范围等规划要求。 本文将粒子群文化算法运用到实际工程项目的算例中，并在年
22、费用、收敛速度、运算时间三方面与其他算法进行了对比分析。规划结果表明本文算法在上述的三个指标中具有优势，特别是在年费用方面。本文算法继承粒子群算法对初始解要求不高的优点，这样加强了其在变电站优化规划工作的可操作性和实用性，使得其能运用于实际的工程项目中，为待规划区提供合适的变电站规划方案。随着我国经济的快速发展和人民生活水平的提高，全社会对电能的需求量越来越大，对电能质量要求越来越高。而我国当前电网普遍存在配电能力偏小、变电站容载比偏小、高压网架脆弱、供电可靠性低等缺点，这在一定程度上制约着经济等各方面的发展。近年来人们普遍意识到城市电网规划已经成为一项迫切任务。其中确定变电站容量与位置是城市
23、电网规划中介于电力负荷预测和网络规划之间的关键环节，其结果直接影响未来电力系统的线路走径、网络结构、电网投资、运行经济性及供电可靠性等关键问题。 针对变电站优化规划的特点，本文根据文化算法的结构，分析若干智能算法作为文化算法框架中底层算法的可能性，最终选定粒子群算法，并设计文化算法上层空间的知识源约束条件。基于上面的分析，本文提出了一种用于变电站规划的新算法-粒子群文化算法，可以完成对新建变电站数量、容量、站址及供电范围等方面的优化。该方法首先根据容载比等方面的约束条件得到新建变电站的个数范围，然后采用0-1 型整数规划方法得到容量组合的最优解和几组次优解。进而，再根据负荷密度函数，得到一组满
24、足新建变电站个数范围的初始位置坐标。在此基础上，再将初始粒子群的相关信息导入到粒子群文化算法中进化迭代，最后完成待规划区的变电站位置、容量、供电范围等规划要求。 本文将粒子群文化算法运用到实际工程项目的算例中，并在年费用、收敛速度、运算时间三方面与其他算法进行了对比分析。规划结果表明本文算法在上述的三个指标中具有优势，特别是在年费用方面。本文算法继承粒子群算法对初始解要求不高的优点，这样加强了其在变电站优化规划工作的可操作性和实用性，使得其能运用于实际的工程项目中，为待规划区提供合适的变电站规划方案。随着我国经济的快速发展和人民生活水平的提高，全社会对电能的需求量越来越大，对电能质量要求越来越
25、高。而我国当前电网普遍存在配电能力偏小、变电站容载比偏小、高压网架脆弱、供电可靠性低等缺点，这在一定程度上制约着经济等各方面的发展。近年来人们普遍意识到城市电网规划已经成为一项迫切任务。其中确定变电站容量与位置是城市电网规划中介于电力负荷预测和网络规划之间的关键环节，其结果直接影响未来电力系统的线路走径、网络结构、电网投资、运行经济性及供电可靠性等关键问题。 针对变电站优化规划的特点，本文根据文化算法的结构，分析若干智能算法作为文化算法框架中底层算法的可能性，最终选定粒子群算法，并设计文化算法上层空间的知识源约束条件。基于上面的分析，本文提出了一种用于变电站规划的新算法-粒子群文化算法，可以完
26、成对新建变电站数量、容量、站址及供电范围等方面的优化。该方法首先根据容载比等方面的约束条件得到新建变电站的个数范围，然后采用0-1 型整数规划方法得到容量组合的最优解和几组次优解。进而，再根据负荷密度函数，得到一组满足新建变电站个数范围的初始位置坐标。在此基础上，再将初始粒子群的相关信息导入到粒子群文化算法中进化迭代，最后完成待规划区的变电站位置、容量、供电范围等规划要求。 本文将粒子群文化算法运用到实际工程项目的算例中，并在年费用、收敛速度、运算时间三方面与其他算法进行了对比分析。规划结果表明本文算法在上述的三个指标中具有优势，特别是在年费用方面。本文算法继承粒子群算法对初始解要求不高的优点
27、，这样加强了其在变电站优化规划工作的可操作性和实用性，使得其能运用于实际的工程项目中，为待规划区提供合适的变电站规划方案。特别提醒 ：正文内容由 PDF 文件转码生成，如您电脑未有相应转换码，则无法显示正文内容，请您下载相应软件，下载地址为 http:/ 。如还不能显示，可以联系我 q q 1627550258 ，提供原格式文档。“垐垯櫃 换烫梯葺铑?endstreamendobj2x 滌?U 閩 AZ箾 FTP 鈦X 飼?狛P? 燚?琯嫼 b?袍*甒?颙嫯?4)=r 宵?i?j 彺帖 B3 锝檡骹笪 yLrQ#?0 鯖 l 壛枒l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛渓?擗#?“?# 綫 G 刿#K 芿$?7. 耟?Wa 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 皗 E|?pDb 癳$Fb 癳$Fb癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$F?責鯻 0 橔 C,f 薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵秾腵薍秾腵%?秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍
