一种基于自由搜索算法的变电站优化选址方法技术

本发明专利技术公开了电力系统技术领域中的一种基于自由搜索算法的变电站优化选址方法。本发明专利技术首先初始化自由搜索算法的设定参数和个体初始位置；然后以个体初始位置为起点进行指定次搜索，得到指定个终点；之后计算指定个终点的目标函数值，以最小的目标函数值对应的指定终点作为本次移动的目标函数值；最后计算最小的目标函数值对应的指定终点的信息素和灵敏度，并通过信息素和灵敏度确定下一次移动的搜索起点，判断是否满足终止条件，若满足任意一条终止条件，则输出结果，否则，重复搜索过程。本发明专利技术适用于各种优化模型，收敛速度快，收敛精度高，避免了方法陷入局部最优。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于电カ系统
，尤其涉及一种基于自由捜索算法的变电站优化选址方法。
技术介绍
目前，我国城市电网规划设计部门大多仍然使用传统的以方案比较为基础的变电站规划方法。这种方法就是从ー组由专家指定的若干个可行方案中，通过技术经济比较择优决策。然而，由于參加比较的方案往往是规划设计人员凭经验提出，不可避免的包含着很大程度上的主观因素和局限性。在理论探索上，变电站规划的求解主要集中在传统的数学优化方法、现代启发式 方法和智能优化算法这三种途径上。对于单站址连续选址，传统的数学优化方法主要是数值迭代法；对于多站址连续选址，传统的数学优化方法有混合整数-分枝定界法、随机终点法和交替选址-分配法等等。传统的数学优化方法无法满足规模日趋庞大、结构日趋复杂的现代电网的选址需求。现代启发式算法包括支路交换法、层次分析法、专家决策系统法、模糊综合评判模型等等。这些方法仅适用于对目标函数的性态十分了解、或者有专家经验作參考的情况，不太适用于大型复杂的目标函数。智能优化算法适用于模型复杂、计算速度要求高的现代电网规划中的变电站选址。已有研究将蚁群算法、粒子群算法等用于变电站优化选址中，但是这些方法在解决变电站选址问题时，收敛精度和收敛速度不能同时得到保证。
技术实现思路
针对上述
技术介绍
中提到的现有选址方法在收敛精度和收敛速度上的不足，本专利技术提出了一种基于自由捜索算法的变电站优化选址方法。本专利技术的技术方案是，，其特征是该方法包括以下步骤步骤I :初始化自由捜索算法的设定參数和个体初始位置；步骤2 以个体初始位置为起点进行指定次捜索，得到指定个终点；步骤3 :计算指定个终点的目标函数值，以最小的目标函数值对应的指定終点作为本次移动的目标函数值；步骤4:计算最小的目标函数值对应的指定終点的信息素和灵敏度，并通过信息素和灵敏度确定下一次移动的搜索起点，判断是否满足終止条件，若满足终止条件，则输出结果，否则，返回步骤2。所述目标函数值的计算公式为min f(Xj) = C = Cx + ( +C3=!ト⑷普^ +“⑷ト4か馬+β%^ρ^本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于自由捜索算法的变电站优化选址方法，其特征是该方法包括以下步骤 步骤I:初始化自由捜索算法的设定參数和个体初始位置； 步骤2 :以个体初始位置为起点进行指定次捜索，得到指定个终点； 步骤3 :计算指定个终点的目标函数值，以最小的目标函数值对应的指定終点作为本次移动的目标函数值； 步骤4 :计算最小的目标函数值对应的指定終点的信息素和灵敏度，并通过信息素和灵敏度确定下一次移动的搜索起点，判断是否满足終止条件，若满足终止条件，则输出结果，否则，返回步骤2。2.根据权利要求I所述的ー种基于自由捜索算法的变电站优化选址方法，其特征是所述目标函数值的计算公式为3.根据权利要求I所述的ー种基于自由捜索算法的变电站优化选址方法，其特征是所述信息素的计算公式为 Pj = Wfj 其中 Pj为第j个个体的信息素； ...

【专利技术属性】
技术研发人员：王志强，陈锦山，赵天阳，高丹丹，朱翰超，刘流，蒋洪源，李盈枝，徐继凯，杨勇，
申请(专利权)人：华北电力大学，
类型：发明
国别省市：