基于混合遗传算法的变电站选址定容

资 源 简 介

基于混合遗传算法的变电站选址定容

详 情 说 明

混合遗传算法在变电站选址定容问题中的应用

电力系统规划中的变电站选址定容是一个典型的多目标优化问题，需要考虑负荷分布、建设成本、供电可靠性等多个因素。传统方法往往难以在复杂约束条件下找到全局最优解，而混合遗传算法为解决这一问题提供了新思路。

算法基本原理 混合遗传算法结合了遗传算法的全局搜索能力和局部优化算法的精确性。在变电站选址问题中，染色体编码通常采用二进制和实数混合编码：二进制位表示候选站点的选择状态，实数部分表示各变电站的容量配置。这种编码方式能完整表达选址和定容两个决策维度。

关键技术实现 适应度函数设计：综合考量投资成本、网损费用和供电可靠性指标，通过加权求和转化为单目标优化问题 改进的交叉变异算子：针对选址和容量变量的不同特性分别设计遗传操作，保持种群多样性 局部搜索策略：在遗传迭代中嵌入模拟退火或粒子群算法，增强局部搜索能力 约束处理机制：采用罚函数法处理地理约束、容量限制等实际问题条件

应用优势 相比传统规划方法，该混合算法能同时优化选址位置和容量配置，自动平衡经济性和可靠性指标。在实际工程案例中已证明可以降低总投资15-20%，同时提高供电可靠性约8%。算法还能灵活适应新增负荷点等规划变更，具有较强的工程实用性。

未来发展方向包括结合深度学习进行负荷预测，以及考虑分布式电源接入对选址策略的影响。这些扩展将进一步提升算法在智能电网环境下的适用性。