一种基于重心回归算法的变电站选址方法技术

一种基于重心回归算法的变电站选址方法，该方法能够为规划变电站的选址定容提供决策参考。具体是首先明确变电站选址方案的数量范围，针对每个变电站选址方案，以电网整个区域的负荷中心的位置坐标为基点，再采用重心回归算法对所有负荷节点进行分区，并确定各变电站的总供电距离和变电容量，然后根据供电距离和变电容量计算各选址方案的输变电工程建设和运维费用，最后在各变电站选址方案中选择输变电工程建设和运维费用最小的方案作为最终方案。本设计计算结果稳定、准确，而且计算效率高。

【技术实现步骤摘要】
一种基于重心回归算法的变电站选址方法
本专利技术属于电网规划领域，具体涉及一种基于重心回归算法的变电站选址方法。
技术介绍
变电站选址定容是电网规划和建设中的重要环节，它以空间负荷预测的结果为依据，综合考虑变电站的地理位置、供电能力和经济约束，对电网建设、布局和投资等方面起着至关重要的作用。当前，变电站的站址选择主要是依靠设计人员工作经验选择论证，随着电网结构越来越复杂，需要考虑的因素越来越多，变电站选址的工作效率和准确性有待提高。随着当前信息化系统建设和计算机技术的发展，电源、电网设施、用电负荷等地理信息都能够采集，空间负荷预测可以基于地理信息开展，信息技术建设为实现计算机辅助变电站选择提供了必要的基础数据和有效的技术手段。变电站选址定容问题属于复杂的非线性优化问题，目前研究较多的主要包括智能算法和空间搜索算法。其中，刘自发,张建华在中国电机工程学报2007，27(1)：107-111发表的《基于改进多组织粒子群体优化算法的配电网络变电站选址定容》提出了一种改进的多组织粒子群优化算法(RMPSO)来解决配电网络变电站选址定容问题。沈勇等在华东电力2012，40(11)：2043-2045发表的《基于改进粒子群算法的变电站选址定容》提出了一种利用改进粒子群算法来解决变电站选址定容的问题。林卓琼等在陕西电力2015，43(11)：60-64发表的《基于k-均值聚类粒子群算法的变电站定容选址》采用k-均值聚类粒子群算法的求解变电站定容选址问题。王成山等在电力系统自动化2006，30(6)：30-34发表的《基于混合遗传算法的变电站选址定容》采用采用遗传算法求解变电站选址定容问题。陶青松等在电力系统及其自动化学报2010，22(6)：32-37发表的《基于地理信息的变电站选址定容模型与算法》提出了基于地理信息的变电站选址定容模型和算法。金义雄等在上海电力学院学报2011，27(4)：316-319发表的《递归法在变电站选址定容运输模型中的应用》提出了基于递归法和运输模型相结合的变电站选址定容计算机算法。上述算法为解决变电站计算机辅助选址提供了新的思路，但是还有一些问题值得进一步研究和改进。比如，采用粒子群等智能算法计算时可能出现陷入局部最优或早熟误区，智能算法和空间搜索算法不同的随机初值或采用不同的单位步长都可能会导致不同的计算结果，计算稳定性不足，同时，上述方法的实现过程都比较复杂，计算效率不高。
技术实现思路
本专利技术的目的是针对现有技术存在的上述问题，提供一种结果稳定、准确且计算效率高的基于重心回归算法的变电站选址方法。为实现以上目的，本专利技术的技术方案如下：一种基于重心回归算法的变电站选址方法，依次包括以下步骤：步骤A、设定新建变电站的数量n为最小座数nmin；步骤B、确定电网整个区域的负荷中心P0的位置坐标；步骤C、先搜索出距离负荷中心P0最远的负荷节点PLt，再依次搜索出距离负荷节点PLt最近的M-1个负荷节点，并将这M-1个负荷节点与负荷节点PLt形成一个负荷片区；步骤D、先计算所形成的负荷片区的重心节点Ti的位置坐标，即为给该负荷片区供电的变电站的站址，再确定该变电站的总供电距离；步骤E、从电网中除去已完成分片的负荷节点，重复步骤C和D；步骤F、先循环重复步骤E，直至所有负荷节点完成分片，得到n个变电站的供电距离和变电容量，然后根据供电距离和变电容量计算该选址方案的输变电工程建设和运维费用；步骤G、设定新建变电站的数量n为nmin+1，重复步骤B-F；步骤H、循环重复步骤G，直至n＝nmax+1，得到各方案的输变电工程建设和运维费用，其中，nmax为新建变电站的最大座数；步骤I、选择输变电工程建设和运维费用最小的方案作为最终的变电站选址方案。所述新建变电站的最小座数nmin、最大座数nmax采用以下公式计算得到：上式中，PLj为第j个负荷节点的负荷大小，J为电网中新增负荷节点的集合，为新增总负荷，Smax、Smin分别为单个变电站的最大、最小变电容量，emax、emin分别为变压器在最大、最小变电容量时的负载率，cosφ为功率因数。步骤B中，所述负荷中心P0的位置坐标(X0,Y0)采用以下公式计算得到：上式中，(XLj,YLj)为第j个负荷节点的位置坐标。步骤C中，所述负荷节点PLt与负荷中心P0的距离dt采用以下公式计算得到：所述负荷片区中的M个负荷节点的负荷之和不超过单个变电站的变电容量：上式中，Si为给第i个负荷片区供电的变电站的变电容量，PLm为负荷片区中第m个负荷节点的负荷大小，m＝1,2,...M，ei为第i个负荷片区的变压器负载率，i＝1,2,...n。步骤C中，所述形成负荷片区的过程中，若该负荷片区的最后一个负荷节点PLs，使得则将该负荷节点分成两个具有相同位置坐标的负荷节点PLs1、PLs2，将负荷节点PLs1分入该负荷片区中，并将负荷节点PLs2作为一个新的负荷节点，其中，PLs1＝PLs-PLs2。步骤D中，所述重心节点Ti的位置坐标(Xi,Yi)采用以下公式计算得到：上式中，(XLm,YLm)为负荷片区中第m个负荷节点的位置坐标；所述变电站的总供电距离di采用以下公式计算得到：步骤F中，所述输变电工程建设和运维费用C采用以下公式计算得到：C＝C1+C2上式中，C1为变电站的建设和运维费用，C2为负荷供电线路的建设和运维费用。与现有技术相比，本专利技术的有益效果为：本专利技术一种基于重心回归算法的变电站选址方法针对每个变电站选址方案，先确定电网整个区域的负荷中心P0的位置坐标，再采用重心回归算法对所有负荷节点进行分区，确定各变电站的总供电距离和变电容量，然后根据供电距离和变电容量计算该选址方案的输变电工程建设和运维费用，最后在各变电站选址方案中选择输变电工程建设和运维费用最小的方案作为最终方案。该方法以整个区域的负荷重心为基点，从最远负荷节点出发，计算过程逐步向重心归回，具有全局优化的特点，不仅避免了采用粒子群等智能算法可能出现陷入局部最优的情况，而且不会因为初值选择或计算步长不同而影响计算结果或出现无解情况，保证了计算结果的稳定性和准确性，同时，本方法不涉及迭代过程，计算速度快、计算效率高，更加符合工程应用的要求。因此，本专利技术不仅结果稳定、准确，而且计算效率高。附图说明图1为本专利技术的流程图。图2为实施例1所述地区电网中各负荷节点的分布示意图。图3为实施例1得到的方案一选址结果。图4为实施例1得到的方案二选址结果。图5为实施例1得到的方案三选址结果。图6为实施例1得到的方案四选址结果。具体实施方式下面结合具体实施方式对本专利技术作进一步详细的说明。参见图1，一种基于重心回归算法本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于重心回归算法的变电站选址方法，其特征在于：/n所述方法依次包括以下步骤：/n步骤A、设定新建变电站的数量n为最小座数n

【技术特征摘要】
1.一种基于重心回归算法的变电站选址方法，其特征在于：
所述方法依次包括以下步骤：
步骤A、设定新建变电站的数量n为最小座数nmin；
步骤B、确定电网整个区域的负荷中心P0的位置坐标；
步骤C、先搜索出距离负荷中心P0最远的负荷节点PLt，再依次搜索出距离负荷节点PLt最近的M-1个负荷节点，并将这M-1个负荷节点与负荷节点PLt形成一个负荷片区；
步骤D、先计算所形成的负荷片区的重心节点Ti的位置坐标，即为给该负荷片区供电的变电站的站址，再确定该变电站的总供电距离；
步骤E、从电网中除去已完成分片的负荷节点，重复步骤C和D；
步骤F、先循环重复步骤E，直至所有负荷节点完成分片，得到n个变电站的供电距离和变电容量，然后根据供电距离和变电容量计算该选址方案的输变电工程建设和运维费用；
步骤G、设定新建变电站的数量n为nmin+1，重复步骤B-F；
步骤H、循环重复步骤G，直至n＝nmax+1，得到各方案的输变电工程建设和运维费用，其中，nmax为新建变电站的最大座数；
步骤I、选择输变电工程建设和运维费用最小的方案作为最终的变电站选址方案。


2.根据权利要求1所述的一种基于重心回归算法的变电站选址方法，其特征在于：
所述新建变电站的最小座数nmin、最大座数nmax采用以下公式计算得到：






上式中，PLj为第j个负荷节点的负荷大小，J为电网中新增负荷节点的集合，为新增总负荷，Smax、Smin分别为单个变电站的最大、最小变电容量，emax、emin分别为变压器在最大、最小变电容量时的负载率，cosφ为功率因数。


3.根据权利要求2所述的一种基于重心回归算法的变电站选址方法，其特征在于：
步骤B中，所述负荷中心P0的位置坐标(X0,Y0)采用以下公式计算得到：

【专利技术属性】
技术研发人员：杨东俊，黄家祺，徐敬友，刘巨，雷何，
申请(专利权)人：国家电网有限公司，国网湖北省电力有限公司经济技术研究院，
类型：发明
国别省市：北京;11