版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、隨著國(guó)民經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展和電力需求的迅速增長(zhǎng),配電網(wǎng)迫切需要建設(shè)和改造,其中,變電站規(guī)劃對(duì)電力系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)起決定性作用。變電站的位置直接影響著整個(gè)系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、供電質(zhì)量、安全性及經(jīng)濟(jì)性。變電站的容量直接影響著供電的可靠性,因此,做好配電網(wǎng)的變電站規(guī)劃工作對(duì)電力企業(yè)和用戶都具有重要的意義。
在變電站規(guī)劃問題的研究中,本文首先介紹了變電站規(guī)劃的特點(diǎn)及影響變電站規(guī)劃的因素,給出了以最小的投資和年運(yùn)行費(fèi)用(變電站的投資,饋線的投
2、資,變電站的運(yùn)行費(fèi)用和網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行費(fèi)用)為目標(biāo)函數(shù)的數(shù)學(xué)模型,并對(duì)其進(jìn)行容量、供電半徑和地理因素的約束。該模型將經(jīng)濟(jì)性和實(shí)用性結(jié)合起來,更符合實(shí)際規(guī)劃的需求。
其次,論述了粒子群算法和遺傳算法的原理,并針對(duì)算法和規(guī)劃問題的特點(diǎn),將兩者結(jié)合起來進(jìn)行改進(jìn)。此算法采用實(shí)數(shù)編碼避免映射誤差,利用繁殖因子動(dòng)態(tài)劃分子種群規(guī)模使種群多樣化,通過最優(yōu)保留策略來保留進(jìn)化中的最優(yōu)個(gè)體以及運(yùn)用粒子群算子來加快收斂速度,以尋找最經(jīng)濟(jì)、最實(shí)用的變電站
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于粒子群文化算法的變電站規(guī)劃研究.pdf
- 基于粒子群優(yōu)化算法的變電站選址研究.pdf
- 基于改進(jìn)粒子群算法的變電站定容選址規(guī)劃.pdf
- 基于改進(jìn)粒子群算法的變電站兩階段優(yōu)化選址.pdf
- 基于改進(jìn)粒子群算法的變電站選址問題研究.pdf
- 基于粒子群與遺傳算法的BP算法優(yōu)化研究.pdf
- 基于遺傳算法和粒子群優(yōu)化算法的信道分配研究.pdf
- 基于粒子群優(yōu)化的Voronoi圖變電站選址定容研究.pdf
- 基于混合遺傳算法的變電站選址定容.pdf
- 基于遺傳算法的變電站設(shè)備圖像分割研究.pdf
- 基于粒子群-單親遺傳算法的公交優(yōu)化調(diào)度.pdf
- 基于遺傳算法的變電站電壓無功綜合自動(dòng)控制.pdf
- 基于量子遺傳算法的改進(jìn)的粒子群算法及其應(yīng)用.pdf
- 粒子群與遺傳算法的混合研究.pdf
- 粒子群算法與遺傳算法的結(jié)合研究.pdf
- 結(jié)合遺傳算法的粒子群優(yōu)化模型及其應(yīng)用研究.pdf
- 基于粒子群優(yōu)化算法的無功優(yōu)化及規(guī)劃.pdf
- 遺傳算法與粒子群優(yōu)化算法的改進(jìn)及應(yīng)用研究.pdf
- 基于免疫遺傳算法和粒子群算法的聚類研究.pdf
- 遺傳算法與粒子群算法的改進(jìn)及應(yīng)用.pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論