[发明专利]一种基于重心回归和粒子群混合算法的变电站优化选址方法

权利要求书

1.一种基于重心回归和粒子群混合算法的变电站优化选址方法，其特征在于：

所述方法依次包括以下步骤：

步骤A、确定电网中为满足负荷需求所需要新建的变电站数量n；

步骤B、采用重心回归算法将电网中的负荷节点分为n个负荷片区，得到各负荷片区的重心节点的位置坐标及分配的负荷，该位置坐标即为给该负荷片区供电的变电站的位置坐标；

步骤C、先以计算得到的各变电站的位置坐标及所供负荷作为粒子群算法的初值，初始化粒子的位置，然后以全局负荷矩最小为目标适应度值，采用粒子群算法优化变电站位置及所供负荷，获得优化后的n个变电站位置及所供负荷；

步骤D、根据变电站的变电容量与所供负荷之间的约束关系求得各变电站的变电容量即可。

2.根据权利要求1所述的一种基于重心回归和粒子群混合算法的变电站优化选址方法，其特征在于：

所述步骤B依次包括以下步骤：

B1、计算电网整个区域的负荷中心P₀的位置坐标；

B2、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，将这M-1个负荷节点与负荷节点P_Lt形成一个负荷片区，并计算该负荷片区的重心节点T_i的位置坐标，该位置坐标即为给该负荷片区供电的变电站的位置坐标；

B3、从电网中除去已完成分片的负荷节点，重复步骤B2；

B4、循环重复步骤B3，直至所有负荷节点完成分片，得到n个变电站的位置坐标及所供负荷。

3.根据权利要求2所述的一种基于重心回归和粒子群混合算法的变电站优化选址方法，其特征在于：

步骤B1中，所述负荷中心P₀的位置坐标(X₀,Y₀)采用以下公式计算得到：

上式中，P_Lj为第j个负荷节点的负荷大小，J为电网中新增负荷节点的集合，(X_Lj,Y_Lj)为第j个负荷节点的位置坐标。

4.根据权利要求2所述的一种基于重心回归和粒子群混合算法的变电站优化选址方法，其特征在于：

步骤B2中，所述负荷节点P_Lt与负荷中心P₀的距离d_t采用以下公式计算得到：

所述负荷片区中的M个负荷节点的负荷之和等于单个变电站的变电容量：

上式中，P_Lm为负荷片区中第m个负荷节点的负荷大小，m＝1,2,...M，为新增总负荷；

所述重心节点T_i的位置坐标(X_i,Y_i)采用以下公式计算得到：

上式中，(X_Lm,Y_Lm)为负荷片区中第m个负荷节点的位置坐标。

5.根据权利要求1-4中任一项所述的一种基于重心回归和粒子群混合算法的变电站优化选址方法，其特征在于：

步骤B2中，所述形成负荷片区的过程中，若该负荷片区的最后一个负荷节点P_Ls，使得则将该负荷节点分成两个具有相同位置坐标的负荷节点P_Ls1、P_Ls2，将负荷节点P_Ls1分入该负荷片区中，并将负荷节点P_Ls2作为一个新的负荷节点，其中，P_Ls1＝P_Ls-P_Ls2。