基于混沌遗传策略的加权Voronoi图变电站规划方法

摘要

本发明涉及电力系统领域。为克服先前算法收敛速度慢、局部寻优能力差、初值敏感和早熟现象以及供电范围划分采用就近分配而造成的不合理以及规划的变电站负载率无法控制等问题，通过一定的算法，解决变电站选址及供电区域划分的优化，本发明采取的技术方案是，基于混沌遗传策略的加权Voronoi图变电站规划方法，包括如下步骤：步骤1：设定参数，包括设定：步骤2：混沌初始化，产生包含N个个体的初始种群；步骤3：对N个个体实现电站选址及其负荷分配；步骤4：判断是否满足终止判据；步骤5：计算种群的适应值方差σ²；步骤6：混沌搜索；步骤7：执行保存最优遗传算法，结束后返回步骤4。本发明主要应用于电力系统。

主权项

一种基于混沌遗传策略的加权Voronoi图变电站规划方法，其特征是，包括如下步骤：步骤1：设定参数，包括设定：Maxeranum：最大迭代次数；Popsize：种群规模；N：初始种群中个体数；pCross交叉概率；pMutation变异概率；pInversion倒位概率；步骤2：混沌初始化，产生包含N个个体的初始种群，并将每个个体的编码作为变电站站址；步骤3：对N个个体实现基于自适应调节权重的加权Voronoi图变电站选址及其负荷分配，并计算每个个体的适应值f，从N个初始种群中选择性能较好的Popsize个解作为初始解；步骤4：判断是否满足终止判据，若满足，算法停止，否则执行步骤5；步骤5：计算种群的适应值方差σ²，如果σ²＜ε，ε为预先给定的适应值方差阈值，出现早熟，进行混沌搜索；否则，跳转至步骤7；步骤6：混沌搜索；步骤7：执行保存最优遗传算法，结束后返回步骤4；初始权重的确定和权重的自适应调节具体为：1)初始权重的确定：根据确定初始权重，其中：l(i)为第i个变电站所带负荷；e(i)为第i个变电站的额定容量；γ为变电站在满足主变“N‑1”原则下的最高负载率；为变电站功率因数；2)各变电站权重的自适应调节。