基于差分粒子群算法的变电站选址定容规划

陈 浩， 王 健

( 国网安徽省电力有限公司马鞍山供电公司，安徽 马鞍山 243011)

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近年来，随着我国城市化进程的加快，电力设施建设规模不断扩大，迫切需要进行电力设施布局专项规划，变电站的选址定容是其中的核心部分，关系到规划区域内未来电网布局和网架结构。长期以来，针对这一问题，国内外科技工作者已有大量研究。文献[1]提出了布谷鸟算法解决变电站规划问题，但该方法采用就近原则分配供电负荷，不能保证变电站负载率满足要求；文献[2]应用渔夫捕鱼算法求解变电站选址模型，算法需要已知变电站的规划容量，否则变电站的容量可能会超过允许上限；文献[3—4]基于加权Voronoi图进行站址优化，可以确定各变电站的供电范围和容量，但使用交替定位算法进行选址难以得到全局最优解；文献[5—6]引入改进粒子群算法进行变电站选址定容规划，然而迭代参数的变化只能扩大搜索范围，难以完全解决粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)的局部最优问题。

文中提出基于PSO算法与差分进化算法(differential evolution, DE)的混合优化算法差分粒子群算法(differential particle swarm optimization, DEPSO)进行变电站的选址定容优化规划。该算法形成2个子群，以PSO子群为寻优主体，通过在PSO子群和DE子群之间建立信息共享和优胜劣汰机制，提高了种群的多样性，改善了PSO子群的收敛方向，有效解决了PSO算法的局部最优问题，且搜索效率较高。同时运用Voronio图在求解过程中直接划分出了每个变电站的供电范围，得到变电站规划容量，校验变电站实际负载率，提高了搜索效率和实际应用能力。……