考慮地理因素的配電網(wǎng)多目標(biāo)智能規(guī)劃方法研究.pdf

1、摘要摘要隨著國民經(jīng)濟的發(fā)展和人民生活水平的提高，對配電網(wǎng)的供電能力、電網(wǎng)的運行可靠性和供電質(zhì)量的要求也越來越高，如何在提高電網(wǎng)運行可靠性和供電質(zhì)量的同時，最大限度的降低電網(wǎng)運行、維護和建設(shè)費用，從而達到得可靠性和經(jīng)濟性的統(tǒng)一，成為電網(wǎng)公司建設(shè)堅強智能電網(wǎng)的任務(wù)之一。因此，如何在規(guī)劃中協(xié)調(diào)好可靠性目標(biāo)和經(jīng)濟性目標(biāo)已經(jīng)成為迫切需要解決的問題?？紤]到電網(wǎng)規(guī)劃方案在實際建設(shè)過程中會經(jīng)常出現(xiàn)由于地理環(huán)境，以及各種因素導(dǎo)致的輸電線路走廊選取困難的問

2、題，本文首先對考慮地理因素的多目標(biāo)配網(wǎng)規(guī)劃模型進行了分析。針對配網(wǎng)規(guī)劃的多目標(biāo)權(quán)衡優(yōu)化問題對解的斂散性和分布性的要求，本文提出了改進的量子粒子群新算法，通過采用pareto的支配關(guān)系對粒子的個體和局部最優(yōu)值進行更新，通過定義粒子紊流極大極小間距，并采用紊流問距方法來裁剪非支配解，引入收斂因子K加快粒子跳出局部最優(yōu)后的收斂速度。利用MATLAB進行編程仿真，將本文所提算法與非支配遺傳算法和多目標(biāo)進化算法進行比較分析，證明了所提方算法在對考

3、慮地理因素的多目標(biāo)配網(wǎng)規(guī)劃問題求解時，算法的收斂性，解的分布性較好。最后本文用C語言進行編程，通過采用14節(jié)點網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃算例驗證了算法的有效性和可行性，通過采用青海省某地區(qū)實際規(guī)劃的算例證明了算法在實際配網(wǎng)規(guī)劃問題中的實用性。關(guān)鍵詞：多目標(biāo)優(yōu)化；量子粒子；改進量子粒子群算法；配網(wǎng)規(guī)劃目錄摘要IAbstractI】[目錄III第1章緒論111課題研究背景及研究的目的和意義112國內(nèi)外研究動態(tài)一213多目標(biāo)智能遺傳算法缺陷分析414本文主要工

4、作內(nèi)容6第2章適合多目標(biāo)配網(wǎng)規(guī)劃的算法研究721引言722量子粒子群算法的基本原理7221粒子群算法的基本思想7222量子理論概述8223經(jīng)典量子粒子群算法概述9224量子粒子群進化算法概述1123適合配網(wǎng)規(guī)劃的量子粒子群進化算法的改進14231引入紊流速度14232量子粒子的紊流極大極小問距15233用紊流I司距方法構(gòu)造Pareto最優(yōu)解集1624改進量子粒子群進化算法參數(shù)改進策略17241收斂因子的引入17242慣性因子的動態(tài)改進1

5、725仿真分析與比較17251量子粒子群進化算法與經(jīng)典的量子進化算法仿真比較17252改進量子粒子群進化算法的仿真分析與比較2126本章小結(jié)24第3章考慮地理因素的多目標(biāo)配網(wǎng)規(guī)劃模型構(gòu)造2431弓|_言‘2432可靠性目標(biāo)模型2533經(jīng)濟性目標(biāo)模型2634配網(wǎng)的交流潮流模型2735約束條件2836本章小結(jié)28第4章考慮地理因素的配網(wǎng)多目標(biāo)智能規(guī)劃編程2941弓I言‘2942地理因素數(shù)據(jù)庫的建立30421電網(wǎng)GIS數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)糾【彭設(shè)計31