改进的遗传算法对配电网无功优化补偿问题

资 源 简 介

改进的遗传算法对配电网无功优化补偿问题

详 情 说 明

在电力系统配电网的无功优化补偿问题中，改进的遗传算法展现出了强大的优化能力。无功优化规划作为保障配电网安全经济运行的关键技术，对降低网损、提升电压质量具有重要意义。

传统无功补偿方法往往存在计算复杂度高、收敛速度慢等问题。而改进后的遗传算法通过针对性的优化策略，能够更有效地解决这一复杂的非线性优化问题。该算法主要通过以下几个方面的改进来提升性能：

首先是针对编码方式的优化，采用更适合电力系统特性的编码方案，使得解空间的表示更加合理。其次在选择算子中引入精英保留策略，确保优秀个体不会在进化过程中丢失。交叉和变异算子也经过特别设计，既保持种群多样性，又提高收敛速度。

在适应度函数设计上，综合考虑了网损最小化、电压偏差最小化等多个优化目标，通过合理的权重分配实现多目标优化。同时算法还加入了局部搜索机制，在遗传操作后对优质解进行精细化调整。

这种改进的遗传算法能够有效处理配电网中的离散变量和连续变量混合优化问题，特别是在处理电容器投切等离散决策时表现出色。相比传统方法，它能在更短时间内找到更优的无功补偿方案，显著提高配电网运行的经济性和可靠性。

对于大规模配电网系统，算法还支持分布式计算框架，通过并行计算进一步提升求解效率。这使得该方法在实际工程应用中具有更好的可扩展性和实用性。