基于改进均值聚类随机粒子群算法的变电站LCC规划OA北大核心CSCDCSTPCD
Substation LCC Planning Based on Refined Mean Clustering Random Particle Swarm Algorithm
基于设备全寿命周期成本（LCC）建立了配电网变电站选址定容新模型,模型统筹考虑了规划方案的初始投资成本、运行维护成本、故障成本、废弃成本,在满足安全、效能的前提下使得规划模型在全寿命周期内经济性最优。提出一种将均值聚类与随机粒子群算法相结合的改进粒子群算法对上述规划模型进行求解,该算法克服了粒子群优化算法（PSO）的早熟现象。通过规划实例验证了该文所提模型和方法正确性和有效性,其规划结果科学、可行,具有更高的实用价值。
Based on the life cycle cost（LCC） of equipment to establish the new model of substation locating and sizing.The substation plan initial investment,operation cost and maintenance cost,fault cost and diposal cost are considered in the model.So the planning model achieves not only economic optimum,but also reliability and efficiency level.The improved algorithm that combined mean clustering algorithm with random particle swarm algorithm is presented and avoids …查看全部>>
苏海锋;张建华;梁志瑞;张硕;牛胜锁
华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室保定071003／华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室北京102206华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室北京102206华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室保定071003华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室保定071003华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室保定071003
信息技术与安全科学
全寿命周期成本随机粒子群算法均值聚类分析变电站选址定容配电网络规划
Life cycle costrandom particle swarm algorithmmean clustering analysissubstation locating and sizingdistribution network planning
《电工技术学报》 2012 (4)
广域防御体系下电力系统信息安全风险评估
209-215,7
国家自然科学基金（50877026）国家863高技术基金（2008AA05Z216）资助项目
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