基于改进GA-PSO混合算法的变电站选址优化

• 作者: 刘故帅 张忠会 肖异瑶 贺禹强
• 来源期刊: 电力系统保护与控制
• 关键词: 变电站选址 遗传算法 粒子群算法 全局优化 配电网
• 年，卷（期）: 2017,（23）
• 所属期刊栏目: 工程应用
• 页码范围: 143-150
• 页数: 8页
• 字数: 5506字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7667/PSPC161921

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张忠会	南昌大学信息工程学院	50	310	11.0	16.0
2	刘故帅		5	30	2.0	5.0
3	肖异瑶	南昌大学前湖学院	7	32	2.0	5.0
4	贺禹强	南昌大学前湖学院	2	27	2.0	2.0