• 设为首页
  • 加入收藏
  • 联系邮箱
  • 网站首页
  • 期刊介绍
    • 期刊简介
    • 社长及主编
    • 期刊荣誉
  • 编委会
    • 主任委员
    • 编委名单
    • 青年编委名单
  • 投稿指南
    • 作者须知
    • 投稿步骤
    • 范文(规范细则)
    • 稿件处理流程
    • 著作权转让协议
  • 期刊影响力
  • 开放获取
  • 出版道德政策
    • 出版伦理声明
    • 学术不端认定和处理方法
    • 广告及市场推广
    • 同行评议流程
    • 斟误和撤回
    • 回避制度
    • 文章署名及版权转让
  • 历年目次
  • 联系我们
  • English
站内检索    
 
常荣,杨扬,崔跃东,王涛.遗传算法改进遍历递归神经网络的配电网供电方案寻优[J].电测与仪表,2026,63(6):130-139.
CHANG Rong,YANG yang,CUI Yuedong,WANG Tao.Optimization of power supply scheme of distribution network of genetic algorithm improved traversal recurrent neural network[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2026,63(6):130-139.
遗传算法改进遍历递归神经网络的配电网供电方案寻优
Optimization of power supply scheme of distribution network of genetic algorithm improved traversal recurrent neural network
DOI:10.19753/j.issn1001-1390.2026.06.014
中文关键词:  负荷峰值  聚类模型  遍历递归算法  配电网  多尺度供电
英文关键词:load peak, clustering model, traversal recurrent algorithm, distribution network, multi-scale power supply
基金项目:国家自然科学基金项目(41971392 )
           
作者中文名作者英文名单位
常荣CHANG Rong云南电网玉溪供电局
杨扬YANG yang云南师范大学
崔跃东CUI Yuedong云南电网玉溪供电局
王涛WANG Tao云南电网玉溪供电局
摘要点击次数: 134
中文摘要:
      配电网的结构复杂,包括点状配电网络方案和线状配电网络方案等多种组合形式,且不同地区、不同负荷特性的电网结构差异大,难以实现可靠供电。为此,研究基于遗传算法改进遍历递归神经网络的配电网供电方案寻优方法。计算配电网负荷峰值的部分密度以及距离高密度点的最近长度,构建负荷峰值聚类模型;以配电网纯资产获利值最大、配电网负荷峰值优化后供电半径最大为目标函数,构建配电网多尺度供电方案;经遗传算法求解负荷峰值聚类模型和配电网多尺度供电方案,获取配电网多尺度供电方案初步寻优结果;创新性地以供电方案的初步寻优结果作为遍历递归神经网络的输入,输出配电网多尺度供电的最佳方案。实验表明:该方法可对配电网负荷峰值进行有效聚类,供电半径3.007 km、计算总成本200 600元、变电站容载比为2.01,寻优后供电方案评分都在9.0以上,最佳方案总成本仅为200万元,获取兼顾供电半径与经济的配电网多尺度供电方案。
英文摘要:
      The structure of distribution network is complex, including point-like distribution network scheme and line-like distribution network scheme, and the network structure of different regions and different load characteristics is very different, so it is difficult to achieve reliable power supply. Therefore, the optimization method of power supply scheme of distribution network based on genetic algorithm improved traversal recurrent neural network is studied. The partial density of the peak load in the distribution network and the nearest length to the high-density point are calculated, and a load peak clustering model is constructed; with the objective function of maximizing the net profit asset value of the distribution network and maximizing the power supply radius after optimizing the peak load of the distribution network, a multi-scale power supply scheme for the distribution network is constructed; the genetic algorithm is used to solve the load peak clustering model and the multi-scale power supply scheme of the distribution network, and the preliminary optimization results of the multi-scale power supply scheme of the distribution network is obtained; the initial optimization results of the power supply scheme is innovatively used as the input for traversing the recursive neural network, and the optimal multi-scale power supply scheme is output for the distribution network. The experiment shows that the proposed method can effectively cluster the peak load of the distribution network, with a power supply radius of 3.007 km, a calculated total cost of 200 600 yuan, and a substation capacity to load ratio of 2.01. After he power supply scheme score is above 9.0, and the total cost of the optimal scheme is only 2 million yuan. It obtains a multi-scale power supply scheme for the distribution network that takes into account both power supply radius and economy.
查看全文  查看/发表评论  下载PDF阅读器
关闭
  • 哈尔滨电工仪表研究所有限公司
  • 中国电工仪器仪表信息网
  • 中国仪器仪表学会
  • 中华人民共和国新闻出版总署
  • 中国科技期刊编辑学会
  • 黑龙江省科学技术协会
  • 编辑之家
  • 中国知网
  • 万方数据库
  • 维普网
  • 北极星电力网
  • 中华中控网
  • 网站首页
  • 期刊介绍
    • 期刊简介
    • 社长及主编
    • 期刊荣誉
  • 编委会
    • 主任委员
    • 编委名单
    • 青年编委名单
  • 投稿指南
    • 作者须知
    • 投稿步骤
    • 范文(规范细则)
    • 稿件处理流程
    • 著作权转让协议
  • 期刊影响力
  • 开放获取
  • 出版道德政策
    • 出版伦理声明
    • 学术不端认定和处理方法
    • 广告及市场推广
    • 同行评议流程
    • 斟误和撤回
    • 回避制度
    • 文章署名及版权转让
  • 历年目次
  • 联系我们
地址:哈尔滨市松北区创新路2000号    邮编:150028
邮箱:dcyb@vip.163.com    电话:0451-86611021;87186023
© 2012 电测与仪表    哈公网监备2301003445号
黑ICP备11006624号-1
技术支持:北京勤云科技发展有限公司