离散粒子群优化算法在变电站选址中的应用 application of discrete particle swarm optimization algorithm to substation location.pdfVIP

《电气应用》2006年第25卷第4期 离散粒子群优化算法在变电站选址中的应用 徐珍霞顾洁 (上海交通大学电气工程系 200240) 摘 要 将离散粒子群优化算法引入变电站选址优化规划问题的求解，并构造矩阵作为离散 解值集来表示变电站选址问题的解，同时构造速度矩阵作为离散速度值集表示粒子的速度值，使 PSO算法合理地应用于变电站选址问题。并通过算例，验证了算法的有效性。 关键词 离散粒子群优化算法 变电站选址 配电网 l 引言 …，m，即第i个粒子在D维有哪些信誉好的足球投注网站空间中的位置 变电站是电网中变换电压、汇集和分配电能的 是．17i。换言之，每个粒子的位置就是一个潜在的 设施。规划变电站必须按照满足整个规划区负荷平 解。将工i代入一个目标函数就可以计算出其适应 衡原则布点。在传统的配电网规划中，变电站的选 值，根据适应值的大小衡量xi的优劣。第i个粒 址需要通过大量数据的统计确定出水平年的负荷 子的飞翔速度也是一个D维向量，计为’，产(t，订， 量，再考虑原有变电站的布局，经人工分析比较最 ％，…，口iD)。计第i个粒子迄今为止有哪些信誉好的足球投注网站到的 终确定出新建变电站站址。这种方法对规划者的实 践经验要求较高，工作量大，工期也较长，且人为 群迄今为止有哪些信誉好的足球投注网站到的最优位置为p。=(pgl，p。2， 因素影响较大，不系统不科学。因此将优化理论引 …，pgo)。 入变电站选址是很有必要的。 粒子群优化算法一般采用下面的公式对粒子进 粒子群优化(PSO)算法是一类随机全局优化 行操作 技术，是一种基于群体的优化工具。PSO算法通 口：：1=c￡J口t订+cl rl(p乞一菇讨t)+c2r2(p名一菇b) 过粒子间的相互作用发现复杂有哪些信誉好的足球投注网站空间中的最优区 (1) 域。系统初始化为一组随机解，通过迭代搜寻最优 菇譬1=茗坩t+移诌1 (2) 值。但PSO算法没有像遗传算法那样的“交叉”、 “变异”等算子，而是粒子(潜在的解)在解空间 是惯性权重，使微粒保持运动惯性，使其有扩展搜 内追随最优的粒子进行有哪些信誉好的足球投注网站，因此与其他智能算法 索空间的趋势，有能力探索新的区域；c。和c：是 比较，PSO算法的优势在于简单容易实现，同时 非负常数，称为学习因子，代表将每个微粒推向 又有深刻的智能背景，既适合科学研究，又特别适 P胁(粒子个体历史最优位置)和g妇(粒子群体 合工程应用。 历史最优位置)的统计加速项的权重，低的值允许 因此，本文拟用PSO算法进行变电站选址的 ／ 微粒在被拉回之前可以在目标区域外徘徊，而高的 优化计算。 值则导致粒子突然地冲向或越过目标区域；rl和