[发明专利]一种基于重心回归算法的变电站选址方法

说明书

一种基于重心回归算法的变电站选址方法，该方法能够为规划变电站的选址定容提供决策参考。具体是首先明确变电站选址方案的数量范围，针对每个变电站选址方案，以电网整个区域的负荷中心的位置坐标为基点，再采用重心回归算法对所有负荷节点进行分区，并确定各变电站的总供电距离和变电容量，然后根据供电距离和变电容量计算各选址方案的输变电工程建设和运维费用，最后在各变电站选址方案中选择输变电工程建设和运维费用最小的方案作为最终方案。本设计计算结果稳定、准确，而且计算效率高。

技术领域

本发明属于电网规划领域，具体涉及一种基于重心回归算法的变电站选址方法。

背景技术

变电站选址定容是电网规划和建设中的重要环节，它以空间负荷预测的结果为依据，综合考虑变电站的地理位置、供电能力和经济约束，对电网建设、布局和投资等方面起着至关重要的作用。当前，变电站的站址选择主要是依靠设计人员工作经验选择论证，随着电网结构越来越复杂，需要考虑的因素越来越多，变电站选址的工作效率和准确性有待提高。随着当前信息化系统建设和计算机技术的发展，电源、电网设施、用电负荷等地理信息都能够采集，空间负荷预测可以基于地理信息开展，信息技术建设为实现计算机辅助变电站选择提供了必要的基础数据和有效的技术手段。

变电站选址定容问题属于复杂的非线性优化问题，目前研究较多的主要包括智能算法和空间搜索算法。其中，刘自发,张建华在中国电机工程学报2007，27(1)：107-111发表的《基于改进多组织粒子群体优化算法的配电网络变电站选址定容》提出了一种改进的多组织粒子群优化算法(RMPSO)来解决配电网络变电站选址定容问题。沈勇等在华东电力2012，40(11)：2043-2045发表的《基于改进粒子群算法的变电站选址定容》提出了一种利用改进粒子群算法来解决变电站选址定容的问题。林卓琼等在陕西电力2015，43(11)：60-64发表的《基于k-均值聚类粒子群算法的变电站定容选址》采用k-均值聚类粒子群算法的求解变电站定容选址问题。王成山等在电力系统自动化2006，30(6)：30-34发表的《基于混合遗传算法的变电站选址定容》采用采用遗传算法求解变电站选址定容问题。陶青松等在电力系统及其自动化学报2010，22(6)：32-37发表的《基于地理信息的变电站选址定容模型与算法》提出了基于地理信息的变电站选址定容模型和算法。金义雄等在上海电力学院学报2011，27(4)：316-319发表的《递归法在变电站选址定容运输模型中的应用》提出了基于递归法和运输模型相结合的变电站选址定容计算机算法。上述算法为解决变电站计算机辅助选址提供了新的思路，但是还有一些问题值得进一步研究和改进。比如，采用粒子群等智能算法计算时可能出现陷入局部最优或早熟误区，智能算法和空间搜索算法不同的随机初值或采用不同的单位步长都可能会导致不同的计算结果，计算稳定性不足，同时，上述方法的实现过程都比较复杂，计算效率不高。

发明内容

本发明的目的是针对现有技术存在的上述问题，提供一种结果稳定、准确且计算效率高的基于重心回归算法的变电站选址方法。

为实现以上目的，本发明的技术方案如下：

一种基于重心回归算法的变电站选址方法，依次包括以下步骤：

步骤A、设定新建变电站的数量n为最小座数n_min；

步骤B、确定电网整个区域的负荷中心P₀的位置坐标；

步骤C、先搜索出距离负荷中心P₀最远的负荷节点P_Lt，再依次搜索出距离负荷节点P_Lt最近的M-1个负荷节点，并将这M-1个负荷节点与负荷节点P_Lt形成一个负荷片区；

步骤D、先计算所形成的负荷片区的重心节点T_i的位置坐标，即为给该负荷片区供电的变电站的站址，再确定该变电站的总供电距离；

步骤E、从电网中除去已完成分片的负荷节点，重复步骤C和D；