智能電能表物流配送網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃及其算法研究.pdf

1、我國于2011年進(jìn)入智能電網(wǎng)全面建設(shè)階段。智能電能表是智能電網(wǎng)的智能終端，是用戶用電量的計(jì)量設(shè)備。要全面推廣智能電網(wǎng)，就必須給所有用電用戶安裝智能電能表。由于電能的重要性和智能電能表的特殊性，智能電能表由表廠運(yùn)出到安裝現(xiàn)場(chǎng)前必須經(jīng)由指定權(quán)威機(jī)構(gòu)檢定，并于檢定合格后6個(gè)月內(nèi)完成安裝，否則需要重新檢定。權(quán)威檢定機(jī)構(gòu)一般是省級(jí)計(jì)量中心中的檢定部門。這就會(huì)出現(xiàn)大量智能電能表流自表廠流向各家各戶。智能電能表流動(dòng)所依附的載體即其物流配送網(wǎng)絡(luò)的合理性

2、關(guān)系到智能電網(wǎng)建設(shè)成本。
　　本文旨在研究智能電能表物流配送網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃問題，配送網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃研究的核心問題是配送中心或倉庫的選址問題。本文應(yīng)用最優(yōu)化的方法來解決選址問題，主要研究工作可分為兩部分:智能電能表配送網(wǎng)絡(luò)分析和選址模型求解算法的設(shè)計(jì)。
　　網(wǎng)絡(luò)分析部分的主要內(nèi)容包括兩點(diǎn):客戶需求量的確定和客戶位置坐標(biāo)的獲取。對(duì)于客戶需求量，本文根據(jù)電能表一戶一表的安裝要求提出根據(jù)人口相關(guān)數(shù)據(jù)來衡量與預(yù)測(cè)智能電能表的需求量，并應(yīng)用灰色系統(tǒng)

3、理論的GM(1，1)模型對(duì)其進(jìn)行預(yù)測(cè)。為使本文的研究更貼近于實(shí)踐，本文充分應(yīng)用互聯(lián)網(wǎng)資源，通過軟件Google earth獲取客戶的經(jīng)緯度坐標(biāo)，再根據(jù)高斯投影理論將經(jīng)緯度坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為高斯平面坐標(biāo)，再進(jìn)行坐標(biāo)平移得出能帶入模型計(jì)算的點(diǎn)間距離。
　　本文的模型求解算法是在結(jié)合本文選址問題客戶點(diǎn)數(shù)量多分布區(qū)域不規(guī)則的特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，對(duì)全自適應(yīng)部落領(lǐng)域粒子群算法進(jìn)行適當(dāng)?shù)母倪M(jìn)設(shè)計(jì)得出的。本文的粒子算法中，種群規(guī)模、慣性因子、領(lǐng)域規(guī)模等參數(shù)都是

4、自適應(yīng)變化的;根據(jù)種群的質(zhì)量自動(dòng)生成或刪除粒子，做到增加粒子的多樣性時(shí)兼顧效率;應(yīng)用雙參數(shù)的Hammersley-Halton序列生成粒子初始位置點(diǎn)集，然后從該集合中隨機(jī)選出數(shù)點(diǎn)作為算法的初始解;嵌套ALA(alternate location-allocation method)方法到其中以計(jì)算粒子的適應(yīng)值。本文的算法對(duì)參數(shù)及初始解均具有較強(qiáng)的魯棒性。
　　本文的研究意義主要體現(xiàn)在以下兩點(diǎn):
　　其一，在選址問題中引入了地