基于蚁群算法的配电网空间负荷预测方法研究.pdf

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1、第38卷第24期电力系统保护与控制V_o】．38No．242010年12月16日PowerSystemProtectionandControlDec．16．2O10基于蚁群算法的配电网空间负荷预测方法研究周涑，邓景云，任海军，张昀，李健，孙才新(1．输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室(重庆大学)，重庆400030；2．四川省电力公司眉山公司，四)11眉山620010)摘要：在进行空间负荷预测的过程中，用地类型转换规则的获取对预测的结果产生着深远的影响。提出了一种改进的配电网空间负荷预测方法，采用用地仿真法模拟城市土地动态发展过程，预测规划

2、区域各小区土地的未来使用类型。根据城市发展的实际情况，利用蚁群算法(AntColonyAlgorithm，ACA)的自适应性及其在分类规则挖掘方面的优势，自动获取小区用地类型的转换规则，克服了传统方法在规划年内一直采用静态的土地使用决策规则的缺陷。用实例说明了该方法的有效性。关键词：空间负荷预测；用地仿真法；蚁群算法；转换规则；分类规则挖掘ResearchonspatialloadforecastofdistributionnetworksbasedonantcolonyalgorithmZHOUQuan，DENGJing-yun，RENHaij

3、un，ZHANGYn，LIJian，SUNCai-xin(1．StateKeyLaboratoryofPowerTransmissionEquipment&SystemSecurityandNewTechnology(ChongqingUniversity1，Chongqing400030，China；2．MeishanCompany，SichuanElectricPowerCompany,Meishan620010，China)Abstract：Duringtheprocessofspatialloadforecasting，theacquis

4、itionoftransitionrulesofland—usetypesisofgreatsignificanceforpredictionresult．Thispaperproposesanewpredictionmethodforimprovingthespatialloadforecastingofdistributionnetworks，whichuseslandusagemethodtosimulatethedevelopingprocessofcitylandandpredictthefuturetypeofeachlittlequ

5、a~erinplanningregion．Thismethodusestheadaptivenessofantcolonyalgorithm(ACA)anditsadvantagesinclassificationruleminingtogetthetransitionrulesofland—usetypesautomatically，accordingtothefactofcitydevelopment．AnditCanovercomethedefectoftraditionalmethodswhichalwaysusethestatictra

6、nsitionrulesofland—usetypes．Attheend，thispaperexemplifiesthevalidityofthismethod．ThisworkissupposedbyNationalNaturalScienceFoundationofChina(No．50607023)andNaturalScienceFoundationofChongqing(No．2006BB2189)．Keywords：spatialloadforecasting；land-usagesimulationmethod；antcolonya

7、lgorithm；transitionrules；classificationrulemining中图分类号：TM715文献标识码：A文章编号：l674—3415(2010)24-0099．06行相应的空间负荷预测，预测精度较高，是目前空O引言间负荷预测使用的主要方法。用地仿真法的核心是空间负荷预测于20世纪80年代由美国的土地使用决策【6J，通常使用模糊推理法[6-101，然而实HIL．Willis提出【JJ。其目的在于不仅要求能够预测未际预测中影hind,区负荷的因素很多，模糊推理规则来负荷的量，而且还能预测负荷增长的地理分布情的总数随着输入

8、个数的增加呈几何级数“爆炸”，同况。国内外研究空问负荷预测的方法主要有趋势法、时对隶属函数的选取带有明显的主观性。文献『11]多变量法和