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基于GIS和差分进化粒子群的变电站选址方法
被引量：
5
1
作者
罗华伟
周鲲
+2 位作者
徐志强
秦正斌
吴昌龙
《信息技术》
2020年第4期92-96,共5页
文中提出了一种基于地理信息系统(GIS)和差分进化改进粒子群的配电网变电站优化选址方法。该方法利用GIS确定变电站数量,基于变电站投资运行费用建立有约束条件的目标函数,采用粒子群算法进行变电站选址优化。针对粒子群算法易陷入局部...
文中提出了一种基于地理信息系统(GIS)和差分进化改进粒子群的配电网变电站优化选址方法。该方法利用GIS确定变电站数量,基于变电站投资运行费用建立有约束条件的目标函数,采用粒子群算法进行变电站选址优化。针对粒子群算法易陷入局部最优且收敛速度慢的问题,借助差分进化引入两个变异因子,在提升粒子群算法收敛速度的同时,避免其陷入局部最优。算例分析结果表明,该方法具有较好的寻优能力和收敛特性,能够有效实现变电站选址优化。
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关键词
变电站选址
地理信息系统
粒子群
差分进化
变异因子
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职称材料
题名
基于GIS和差分进化粒子群的变电站选址方法
被引量：
5
1
作者
罗华伟
周鲲
徐志强
秦正斌
吴昌龙
机构
国网湖南省电力公司经济技术研究院有限公司
出处
《信息技术》
2020年第4期92-96,共5页
文摘
文中提出了一种基于地理信息系统(GIS)和差分进化改进粒子群的配电网变电站优化选址方法。该方法利用GIS确定变电站数量,基于变电站投资运行费用建立有约束条件的目标函数,采用粒子群算法进行变电站选址优化。针对粒子群算法易陷入局部最优且收敛速度慢的问题,借助差分进化引入两个变异因子,在提升粒子群算法收敛速度的同时,避免其陷入局部最优。算例分析结果表明,该方法具有较好的寻优能力和收敛特性,能够有效实现变电站选址优化。
关键词
变电站选址
地理信息系统
粒子群
差分进化
变异因子
Keywords
substation location
GIS
particle swarm
differential evolution
variation factor
分类号
TM63 [电气工程—电力系统及自动化]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于GIS和差分进化粒子群的变电站选址方法
罗华伟
周鲲
徐志强
秦正斌
吴昌龙
《信息技术》
2020
5
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参考文献
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