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針對具有大規模、多約束、非線性特點的變電站選址優化問題，提出了一種可以適應實際地理狀態具有尋優機制且兼顧速度的算法。該算法結合遺傳算法與粒子群算法（GA-PSO），采用實數編碼策略、精英保留策略，以變電站規劃年最小費用為適應度，實現空間解在空間范圍內的自適應搜索，有效避免局部最優解和早熟問題。其收斂速度比遺傳算法（GA）快，求解精度比PSO和GA都要高。并利用基于層次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）的評價函數對結果進行評價和局部修正，使其結果更貼近實際情況。算例結果表明，該算法具有較好的尋優能力和收斂特性，無需進行編碼換算，操作簡單且運行速度快，能更好地滿足配電網大規模變電站規劃的需求。
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