基于改进GA-PSO混合算法的变电站选址优化

针对具有大规模、多约束、非线性特点的变电站选址优化问题,提出了一种可以适应实际地理状态具有寻优机制且兼顾速度的算法.该算法结合遗传算法与粒子群算法(GA-PSO),采用实数编码策略、精英保留策略,以变电站规划年最小费用为适应度,实现空间解在空间范围内的自适应搜索,有效避免局部最优解和早熟问题.其收敛速度比遗传算法(GA)快,求解精度比PSO和GA都要高.并利用基于层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)的评价函数对结果进行评价和局部修正,使其结果更贴近实际情况.算例结果表明,该算法具有较好的寻优能力和收敛特性,无需进行编码换算,操作简单且运行速度快,能更好地满足配电网大规模变电站规划的需求.