基于改进加权Voronoi图和遗传算法的变电站规划

针对城市电网规划中的变电站规划优化问题,提出一种基于改进加权Voronoi图和遗传算法的规划算法(improved weighted Voronoi diagram-genetic algorithm,IWVD-GA)。通过改进定权重和引入变权重对加权Voronoi图进行改进,并利用元胞自动机(cellular automata,CA)动态生成改进加权Voronoi图,在生成过程中,权重可根据变电站负载率和供电半径约束动态调整,使供电范围的划分过程可控且更为合理。通过交替定位算法(alternate location algorithm,ALA)对新建站的位置和供电范围进行局部深度寻优,通过遗传算法进行全局寻优,实现了变电站规划优化。为解决CA在元胞个数较多的情况下,在每个演化过程都需要对所有元胞进行判定而导致计算速度较慢的问题,根据元胞状态改变发生在扩张边界的特点,确定需要进行判定的元胞,有效减少了元胞判定次数。算例结果验证了所提算法用于变电站规划的有效性。