MATLAB遗传算法实现电力系统经济负荷优化分配模型

资 源 简 介

本项目采用MATLAB遗传算法解决多机组电力系统经济负荷分配问题，在满足负荷需求与机组运行约束条件下实现发电成本最小化。支持出力限制、爬坡率约束及网损处理，为电力系统经济运行提供有效工具。

详 情 说 明

基于遗传算法的电力系统经济负荷优化分配模型

项目介绍

本项目旨在通过遗传算法（GA）解决多机组电力系统的经济负荷分配（ELD）优化问题。核心目标是在满足系统总负荷需求及各机组运行约束的前提下，寻找最优的发电机组出力组合，以使系统总发电成本最小化。模型能够有效处理机组出力上下限、爬坡率等复杂约束，并适应非线性发电成本函数，为电力系统经济运行提供决策支持。

功能特性

• 核心优化求解：采用遗传算法高效求解非凸、非线性经济负荷分配问题。
• 复杂约束处理：内置机组出力上下限、爬坡率等物理运行约束，确保解的可行性。
• 成本最小化：以二次函数形式模拟机组发电成本，精确计算系统总成本。
• 结果可视化：自动绘制算法收敛曲线，展示最优解与平均解的进化过程。
• 约束验证：输出结果包含对负荷平衡、机组出力范围等约束条件的自动校验。

使用方法

1. 配置输入参数：在指定脚本或函数中设置机组参数（成本系数a, b, c，出力限值P_min/P_max）、系统总负荷P_load以及遗传算法参数（种群大小、迭代次数等）。
2. 运行优化程序：执行主函数启动遗传算法优化过程。
3. 获取优化结果：程序将输出最优负荷分配方案（各机组出力）、对应的最小总成本、收敛曲线及约束满足情况。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2016a 或更高版本
• 必要工具箱：无特殊工具箱要求，基于MATLAB基础函数开发

文件说明

主程序文件封装了完整的遗传算法求解流程，其核心功能包括：初始化机组参数与算法控制参数、构建适应度函数以量化发电成本、实现种群选择、交叉与变异等遗传操作、处理各类运行约束以确保解的可行性、迭代搜索最优负荷分配方案，并最终输出优化结果与收敛性分析图表。