基于改进Hopfield神经网络算法的变电站出线间隔优化分配

以负载率、备用间隔以及非公用间隔这三个指标对变电站进行聚类作为优化序列参照,综合考虑出线间隔不平衡率以及出线间隔优化经济成本等多个指标对出线间隔优化分配问题进行数学建模;通过引入拉格朗日乘子以及粒子群算法的全局记忆性,提出了基于改进Hopfield神经网络算法的变电站出线间隔优化方法,并且将其应用于解决多目标、多约束的变电站出线间隔优化分配;最后通过算例验证了算法的正确性及有效性。