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龍圖騰網(wǎng)恭喜國(guó)網(wǎng)河北省電力有限公司雄安新區(qū)供電公司;上海電力設(shè)計(jì)院有限公司;國(guó)家電網(wǎng)有限公司申請(qǐng)的專利一種基于智能蟻群算法的中壓配電網(wǎng)電纜路徑規(guī)劃方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN113868812B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-13發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202111040931.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F30/18；該發(fā)明授權(quán)一種基于智能蟻群算法的中壓配電網(wǎng)電纜路徑規(guī)劃方法是由王帆;張海濤;張寧;陳云輝;蔡佳銘設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-09-06向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于智能蟻群算法的中壓配電網(wǎng)電纜路徑規(guī)劃方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種基于智能蟻群算法的中壓配電網(wǎng)電纜路徑規(guī)劃方法，包括以下步驟：首先，基于GIS的配電網(wǎng)柵格劃分；然后，結(jié)合KDE和AHP方法對(duì)供電區(qū)域內(nèi)柵格建設(shè)成本進(jìn)行量化；再次，在信息素因子、更新，以及搜索方向上對(duì)蟻群算法進(jìn)行改進(jìn)，建立全電纜中壓配電網(wǎng)的路徑規(guī)劃模型，用于最小建設(shè)投資成本的求解；最后，基于改進(jìn)蟻群算法的路徑規(guī)劃方法，通過遺傳算法對(duì)環(huán)網(wǎng)路徑的聯(lián)絡(luò)線進(jìn)行規(guī)劃，實(shí)現(xiàn)最優(yōu)運(yùn)行成本目標(biāo)。本發(fā)明基于智能蟻群算法開展中壓配電網(wǎng)電纜路徑規(guī)劃，路徑規(guī)劃結(jié)果合理，方便開展中壓配電網(wǎng)規(guī)劃方案制定，本發(fā)明的方法使用方便，適用性強(qiáng)。

本發(fā)明授權(quán)一種基于智能蟻群算法的中壓配電網(wǎng)電纜路徑規(guī)劃方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于智能蟻群算法的中壓配電網(wǎng)電纜路徑規(guī)劃方法，其特征在于，包括以下步驟：首先，基于地理信息系統(tǒng)的配電網(wǎng)柵格劃分；然后，結(jié)合非參數(shù)核密度估計(jì)方法和層次分析法方法對(duì)供電區(qū)域內(nèi)柵格建設(shè)成本進(jìn)行量化；再次，在信息素因子、更新，以及搜索方向上對(duì)蟻群算法進(jìn)行改進(jìn)，建立全電纜中壓配電網(wǎng)的路徑規(guī)劃模型，用于最小建設(shè)投資成本的求解；最后，基于改進(jìn)蟻群算法的路徑規(guī)劃方法，通過遺傳算法對(duì)環(huán)網(wǎng)路徑的聯(lián)絡(luò)線進(jìn)行規(guī)劃，實(shí)現(xiàn)最優(yōu)運(yùn)行成本目標(biāo)；一種基于信息素濃度、搜索范圍和搜索方向的改進(jìn)蟻群算法，該算法綜合考慮了信息素濃度的非線性過程，以及螞蟻在整個(gè)搜索過程中對(duì)象篩選和方向約減，通過遺傳算法對(duì)環(huán)網(wǎng)路徑的聯(lián)絡(luò)線進(jìn)行規(guī)劃，實(shí)現(xiàn)最優(yōu)運(yùn)行成本目標(biāo)；1改進(jìn)信息素影響因子α原始蟻群算法采用定值α來衡量信息素的比重，為了提高初始階段的收斂速度，并避免后續(xù)過程中快速地局部收斂，進(jìn)行如下修正；αt＝λ1+e-εt式中，λ和ε為實(shí)數(shù)，且滿足λ,ε∈0,1]；與原始λ比較，起始時(shí)α較大，收斂速度也加快；隨著迭代次數(shù)的增加α變小，使得收斂逐漸放緩；2改進(jìn)信息素增量Δτijk原始蟻群算法按照螞蟻k的路徑長(zhǎng)度來更新Δτijk，忽略了當(dāng)次迭代過程中最優(yōu)路徑對(duì)求解得集約作用，作如下改進(jìn)： 式中，Q為初始信息素濃度，Lk為迭代中螞蟻k的路徑長(zhǎng)度，Llow為迭代中最劣螞蟻的路徑長(zhǎng)度，Lave為迭代中螞蟻的平均路徑長(zhǎng)度；3改進(jìn)螞蟻的搜索范圍與方向在尋優(yōu)過程中，螞蟻搜索范圍和方向?qū)λ惴ǖ氖諗克俣群蛷?fù)雜度有很大影響，縮小待選節(jié)點(diǎn)集合Ak并規(guī)約尋優(yōu)方向能極大地提升模型的整體求解水平；R為螞蟻在以當(dāng)前節(jié)點(diǎn)為圓心的搜索范圍半徑，2α為基于當(dāng)前節(jié)點(diǎn)與目標(biāo)節(jié)點(diǎn)連線兩側(cè)范圍內(nèi)的搜索方向，規(guī)定只有以上兩個(gè)區(qū)域的節(jié)點(diǎn)能夠入選Ak集合。

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