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随着我国城市电网建设改造的快速发展,城市电网规划成为一项迫切任务。确定变电站位置与容量是城市电网规划中介于电力负荷预测和网络结构优化之间的关键环节,其结果直接影响未来电力系统的线路走线、网络结构、电网投资、运行经济性及供电可靠性等。针对现有变电站选址定容优化规划算法求解满意度不高的问题,本文提出一种工程上更为实用的求解方法。该方法将变电站选址定容优化规划问题分为两个子问题,即平面中位子问题和组合优化子问题。目前,求解平面中位问题的方法主要有交替定位-分配(Alternative Location-Allocation,ALA)法和遗传算法(Genetic Algorithm,GA)。ALA法简单快速,但其本质上是一种局优算法,最终解依赖于初始位置的选择,并且不能保证所得解接近全局最优解。遗传算法虽然是一种全局优化算法,但收敛速度慢,局部搜索能力差,计算时间长,且在求解平面中位问题时,常规遗传算法的交叉算子使得后代个体容易丢失父代的优秀特征,难以保证两个优秀个体交叉后以较大概率产生优秀的个体,因而求解效率低下。鉴于此,本文首先根据平面中位问题的具体特点,提出了求解该问题的单亲遗传算法(Partheno-Genetic Algorithm,PGA);其次,为了获得更高的求解效率,将单亲遗传算法和ALA法这两种特点恰好互补的方法有机结合,并在此基础上,针对小规模问题和大规模问题分别提出了基于ALA法的混合单亲遗传算法和基于ALA法的近似混合单亲遗传算法。变电站规划中的平面中位子问题属于大规模的工程问题,本文利用基于ALA法的近似混合单亲遗传算法求解;并通过实例仿真证实其组合优化子问题是非凸非凹的,为了得到或接近全局最优解,采用分支定界法求解,同时,为了提高分支定界法的效率,利用启发式规则剪去产生最优解可能性很小的分支。最后,利用依据上述算法开发的工程应用软件,对某城市的高压配电变电站的站址和容量进行优化规划,结果表明该方法不仅计算速度快,而且所得解的满意度高,具有重要的工程应用价值。