咸阳市110kV北屯变电站选址问题研究

论文摘要

变电站选址优化是电网规划中的重要组成部分,对整个电网的建设有重大影响。本论文针对以往智能优化算法存在的问题,运用电力电量平衡模型来确定变电站的容量和数量,以变电站建设、运行费用、线路损耗为目标函数,提出一种将K均值聚类算法和改进的蚁群算法相结合的优化算法,并将算法成功用于咸阳北屯110kV变电站规划。本论文建立了基于电力电量平衡模型确定变电站数量、容量的方法,利用电力平衡与容载比的关系,根据规划年负荷的增长预测,考虑投资周期与资金等实际问题,建立了规划区电力平衡分析模型。对于变电站的选址,采用以变电站建设、运行费用、线路损耗为目标函数的多源连续模型。提出了结合K均值聚类算法和改进蚁群算法的优化方法。首先采用K均值算法对不同类型的负荷点进行聚类,避开了地理不可规划区域。以得到的负荷中心点作为蚁群算法的离散解空间,然后通过改进信息素的更新机制以及引入信息素残留系数的自适应控制策略和变异机制可以有效的抑制算法的停滞现象。仿真结果证明了改进算法具有较好的收敛速度和特性。通过对规划年咸阳北屯110kV变电站进行了选址规划的实际研究。实验结果表明,本论文提出的改进优化算法比传统蚁群算法具有更高的计算效率和精度,因而具有较高的实用价值。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 研究的背景与意义
• 1.1.1 研究的背景
• 1.1.2 研究的意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 国外研究现状
• 1.2.2 国内研究现状
• 1.3 研究的任务及其论文的结构
• 1.3.1 研究的任务
• 1.3.2 研究的具体内容
• 1.3.3 论文的结构
• 第二章 变电站选址的优化方法
• 2.1 变电站选址的重要性及其原则
• 2.1.1 变电站选址的重要性
• 2.1.2 变电站选址的原则
• 2.2 变电站选址优化的常用方法
• 2.2.1 定性分析法
• 2.2.2 负荷重心法
• 2.2.3 智能优化算法
• 2.3 本章小结
• 第三章 变电站选址的数学模型构建
• 3.1 变电站选址的模型分析
• 3.1.1 多源连续变量选址的内涵界定
• 3.1.2 多源连续变量选址的目标函数确定
• 3.1.3 多源连续选址模型的求解
• 3.2 变电站数量、容量的确定
• 3.2.1 电量平衡模型
• 3.2.2 容载比选择
• 3.2.3 电力平衡模型
• 3.2.4 电力电量平衡模型
• 3.3 变电站选址数学模型
• 3.4 本章小结
• 第四章 变电站选址的蚁群算法评述与改进
• 4.1 传统蚁群算法的评述
• 4.1.1 传统蚁群算法的渊源
• 4.1.2 传统蚁群算法的模型
• 4.1.3 传统蚁群算法存在的问题
• 4.2 传统蚁群算法的改进
• 4.2.1 算法改进的思路
• 4.2.2 改进蚁群算法的数据基础一聚类算法
• 4.2.3 蚁群算法的改进策略
• 4.3 改进蚁群算法的测试
• 4.3.1 改进蚁群算法的测试流程
• 4.3.2 改进蚁群算法的测试过程
• 4.4 本章小结
• 第五章 咸阳市110KV北屯变电站选址的蚁群算法应用
• 5.1 咸阳市110KV北屯变电站容量分析
• 5.1.1 咸阳市110kV北屯变电站的基本情况
• 5.1.2 咸阳市110kV北屯变电站的电力平衡
• 5.1.3 咸阳市110kV北屯变电站的容量分析
• 5.2 咸阳市110KV北屯变电站选址规划
• 5.2.1 咸阳供电区域的地域分析
• 5.2.2 咸阳市110kV北屯变电站选址的初步规划
• 5.2.3 咸阳市110kV北屯变电站的容量选择
• 5.3 咸阳市110KV北屯变电站的具体选址
• 5.3.1 改进蚁群算法的应用步骤
• 5.3.2 改进蚁群算法的求解
• 5.3.3 咸阳市110kV北屯变电站选址的过程及结果
• 5.4 本章小结
• 第六章 结论
• 6.1 研究工作总结
• 6.2 工作展望
• 致谢
• 参考文献