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电力线路GIS及线路最佳抢修路径的研究

作　者: 陈英伟
导　师: 朱永利
学　校: 华北电力大学（河北）
专　业: 计算机软件与理论
关键词: 电力线路GIS 遗传算法蚁群算法粒子群算法
分类号: TM75
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
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内容摘要

电力线路GIS能够有效地整合设备的属性、分布、运行和生产信息,为电力企业生产和营运管理提供了一种高效、先进的手段。故本课题以配电网为基础,利用G/TECHNOLOGY平台的数据模型和关系类型,构建了电力线路GIS的设备模型,并开发了线路图自动生成功能,验证了此模型的合理性,为电网分析和辅助决策提供了依据。电力线路最佳抢修路径作为电力线路GIS的功能,对及时恢复供电和保证供电可靠性具有重要意义。故本课题对遗传算法、蚁群算法和粒子群算法做了一定的改进,来求解电力线路最佳抢修路径。

全文目录

中文摘要  4
英文摘要  4-7
第一章引言  7-10
  1.1 研究背景和意义  7
  1.2 研究现状  7-9
  1.3 存在的问题及主要研究内容  9-10
第二章电力线路 GIS 的模型构建  10-25
  2.1 配电网特性分析  10-11
  2.2 G/TECHNOLOGY 平台的数据模型  11
  2.3 设备模型的构建  11-14
  2.4 拓扑关系的构建  14-17
    2.4.1 从属关系的构建  14-15
    2.4.2 多对多从属关系的构建  15-16
    2.4.3 节点—边连通关系的构建  16
    2.4.4 详图关系的构建  16-17
  2.5 构建的典型设备模型  17-20
  2.6 电气接线图自动生成功能的开发  20-24
  2.7 小结  24-25
第三章基于改进的遗传禁忌搜索算法求解线路最佳抢修路径  25-33
  3.1 线路最佳抢修路径的数学模型  25-26
  3.2 遗传禁忌搜索算法的改进  26
  3.3 禁忌搜索算法的邻域解的产生  26-27
  3.4 算法实现  27-30
  3.5 仿真实验和结果分析  30-31
  3.6 小结  31-33
第四章基于改进的最大最小蚁群算法求解线路最佳抢修路径  33-41
  4.1 最大最小蚁群算法  33-34
  4.2 最大最小蚁群算法的改进  34-37
  4.3 计算机实现和仿真结果  37-40
  4.4 小结  40-41
第五章基于改进的粒子群算法求解线路最佳抢修路径  41-47
  5.1 标准粒子群算法  41-42
  5.2 粒子群算法的改进  42-44
    5.2.1 种群多样性的度量  42-43
    5.2.2 基于种群熵的自适应变异算子的设计  43-44
  5.3 算法实现  44-45
    5.3.1 粒子编码  44
    5.3.2 粒子解码  44
    5.3.3 求解电力线路最佳抢修路径的基于熵的自适应变异的粒子群算法  44-45
  5.4 仿真实验和结果分析  45-46
  5.5 小结  46-47
第六章结论  47-49
  6.1 结论  47
  6.2 展望与不足  47-49
参考文献  49-53
致谢  53-54
在学期间发表的学术论文  54

电力线路GIS及线路最佳抢修路径的研究

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