基于布谷鳥搜索算法的配電網(wǎng)規(guī)劃方法研究_436.pdf

1、配電網(wǎng)規(guī)劃是電網(wǎng)發(fā)展的重要組成部分，深入研究配電網(wǎng)規(guī)劃對(duì)構(gòu)建安全可靠、運(yùn)行經(jīng)濟(jì)的配電網(wǎng)具有重要意義，而現(xiàn)存電網(wǎng)難以滿足人們?nèi)找嬖鲩L(zhǎng)的用電需求。配電網(wǎng)規(guī)劃是一個(gè)復(fù)雜的非線性組合優(yōu)化問題，其在數(shù)學(xué)角度來看是一個(gè)非確定性多項(xiàng)式（Non-deterministic Polynomial，NP）問題，NP問題的求解是當(dāng)今計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域瓶頸之一。當(dāng)問題決策變量的維數(shù)增大時(shí)，尋求其全局優(yōu)解是一個(gè)難題。因此，尋找全局尋優(yōu)效果更好的智能優(yōu)化算法是一個(gè)重要

2、的技術(shù)課題。
　　本文將布谷鳥搜索算法應(yīng)用與配電網(wǎng)規(guī)劃優(yōu)化研究中。首先為了證明布谷鳥搜索算法的全局尋優(yōu)能力。選取了三個(gè)用于測(cè)試優(yōu)化算法的測(cè)試函數(shù)將其和傳統(tǒng)的基本粒子群算法一起進(jìn)行算法性能測(cè)試，通過實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了該優(yōu)化算法比傳統(tǒng)的基本粒子群算法在求解組合優(yōu)化問題中的有更好的搜索精度和收斂速度，其次，針對(duì)電力負(fù)荷預(yù)測(cè)問題建立了中長(zhǎng)期電力負(fù)荷組合預(yù)測(cè)模型，采用布谷鳥搜索算法求出可變權(quán)重組合預(yù)測(cè)模型的權(quán)值，對(duì)中長(zhǎng)期電力負(fù)荷組合預(yù)測(cè)模型的權(quán)

3、重系數(shù)進(jìn)行優(yōu)化分析，并對(duì)下一章變電站選址規(guī)劃區(qū)進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測(cè)。在此基礎(chǔ)上，提出了加入地理信息懲罰因子的改進(jìn)的變電站選址優(yōu)化模型，之后對(duì)單源變電站選址，多源變電站選址進(jìn)行仿真，應(yīng)用布谷鳥搜索算法將其與傳統(tǒng)的變電站優(yōu)化選址數(shù)學(xué)模型對(duì)比分析，證明該模型的預(yù)測(cè)更加科學(xué)精確，合理性更強(qiáng)，再次，對(duì)算法優(yōu)化的每一步都進(jìn)行了詳細(xì)描述并進(jìn)行了分析，并給出了基于布谷鳥搜索算法的變電站選址步驟，最后對(duì)實(shí)際的變電站選址規(guī)劃問題進(jìn)行研究，以漢中市變電站選址為例，通