基于GA的33配网重构程序

资 源 简 介

基于GA的33配网重构程序

详 情 说 明

电力系统配网重构是提高供电可靠性和降低网损的重要手段。本文将介绍一种基于遗传算法(GA)的33节点配网重构方法，该方法展示了良好的收敛性能。

遗传算法作为一种模拟自然进化过程的优化方法，特别适合解决配电网重构这类组合优化问题。在33节点系统中，该方法通过以下步骤实现重构：

首先建立配网重构的数学模型，以网损最小为目标函数，同时满足节点电压、支路容量等约束条件。算法采用二进制编码表示网络拓扑结构，每个基因位对应一个联络开关的状态。

在初始化阶段，随机生成若干满足辐射状结构的可行解作为初始种群。评估阶段计算每个个体的适应度值，这里采用网络损耗的倒数作为适应度评价标准。

选择操作采用轮盘赌策略，保留优质个体进入下一代。交叉和变异算子则负责在可行解空间中进行探索，其中特别注意保持网络拓扑的辐射状特性。通过精英保留策略确保最优解不会在进化过程中丢失。

实验结果表明，该方法能够有效找到33节点系统的最优或接近最优的重构方案，且在多次运行中表现出良好的收敛稳定性。算法收敛曲线显示，在约50代迭代后即可达到稳定状态，说明其具有较高的计算效率。

该方法的主要优势在于能够跳出局部最优，全局搜索能力强，特别适合处理配网重构这类高维、离散的优化问题。未来可考虑结合启发式规则进一步加速搜索过程。