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《重庆大学》 2010年
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基于蚁群算法和元胞自动机的配电网空间负荷预测

邓景云  
【摘要】: 配电网空间负荷预测是配电网规划的基础,不仅要预测未来负荷的量,而且要提供负荷增长的位置信息,即未来负荷的空间分布。因此,空间负荷预测对合理地进行配电网规划具有重要的指导意义。本文对影响空间负荷预测的相关因素进行了分析,构建了基于元胞自动机的空间负荷预测模型,研究了基于蚁群算法和元胞自动机的配电网空间负荷预测方法。论文的主要内容如下: 在对空间负荷预测过程中相关因素进行分析的基础上,得到影响空间负荷预测方法的复杂度及预测结果精度的主要因素为:小区划分方法、小区面积、同时率和负荷曲线、预测方法流程等。 针对用地仿真法用于空间负荷预测中用地类型演化过程难以进行模拟的问题,利用元胞自动机具有时空动态性和局部性的特点,构建了基于元胞自动机的空间负荷预测模型,用以模拟小区用地类型演化,并对电力负荷元胞进行了划分和定义,为空间负荷预测的实现奠定了基础。 针对元胞自动机实际应用中转换规则难以获取的问题,提出了基于蚁群算法的元胞自动机规则挖掘方法,采用基于蚁群算法的分类规则挖掘算法自动获取元胞自动机的元胞转换规则,该算法利用了蚁群算法具有的自适应、正反馈、群体智能等特点,提高了元胞自动机的智能化程度。 提出了基于蚁群算法和元胞自动机的配电网空间负荷预测方法。在小区用地类型动态演化的过程中,引入元胞自动机理论,实现规划区域各小区用地类型的动态模拟。在获取电力负荷元胞转换规则的过程中,引入蚁群算法进行分类规则挖掘,得到小区用地的决策规则。在空间负荷预测的整个过程中,采用用地仿真法“自上而下”负荷分配的思想,通过规划区域负荷总量预测,将其结果分配到各个小区,从而实现了规划区域的空间负荷预测。通过实例验证了该方法的适用性和可信度,为配电网空间负荷预测提供了一种新颖的、实用的方法。
【学位授予单位】:重庆大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TM715

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【共引文献】
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【同被引文献】
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【二级参考文献】
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【相似文献】
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5 吕海鹏;改进蚁群算法在YKK系列中型高压电机优化设计中的应用[D];哈尔滨理工大学;2010年
6 刘志勇;基于蚁群算法与竞选算法的作业车间调度求解及比较研究[D];广东工业大学;2011年
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9 孙莹;无底柱分段崩落法矿山生产调度系统优化研究[D];西安建筑科技大学;2010年
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