MATLAB实现配电网重构与故障恢复的遗传算法优化系统

资 源 简 介

基于MATLAB开发的遗传算法优化系统，专注于配电网重构与故障恢复策略。通过智能算法优化开关组合，降低网络损耗并实现负荷均衡；在故障场景下快速生成供电恢复方案，提升供电可靠性。

详 情 说 明

配电网重构与故障恢复的遗传算法优化系统

项目介绍

本项目是一个基于遗传算法的配电网优化系统，主要用于配电网重构和故障恢复方案的优化计算。系统通过智能优化算法寻找最优的开关操作策略，实现网络损耗最小化、负荷均衡等多个目标，并在故障发生后快速生成供电恢复方案，提高配电网运行的可靠性和经济性。

功能特性

• 配电网重构优化：通过遗传算法寻找最优开关组合，实现网络损耗最小化、负荷均衡等目标
• 故障恢复策略优化：在故障发生后快速生成供电恢复方案，最大限度恢复非故障区域供电
• 多目标优化权衡：同时考虑供电可靠性、网络损耗、电压质量等多个优化目标
• 可视化分析功能：提供网络拓扑图、收敛曲线、优化方案对比等可视化分析工具

使用方法

1. 准备输入数据：

- 配置网络拓扑结构数据（节点坐标、支路连接关系、开关状态） - 设置电气参数数据（线路阻抗、变压器参数、负荷功率数据） - 定义运行约束条件（电压上下限、线路容量限制、辐射状运行约束） - 设定优化目标权重（各优化目标的优先级和权重系数） - 指定故障场景（故障位置、故障类型、隔离区域范围）

1. 运行优化计算：

- 执行主程序启动优化过程 - 系统将自动进行潮流计算和遗传算法优化 - 监控算法收敛状态和优化进度

1. 分析输出结果：

- 查看最优重构方案（开关操作序列、重构后的网络拓扑） - 分析优化指标数据（网络损耗、电压偏差、负荷均衡度） - 研究收敛分析报告（迭代过程、收敛特性） - 比较多种优化方案的技术经济性 - 通过可视化图表分析结果（拓扑演化、收敛曲线、Pareto前沿）

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 优化工具箱（Optimization Toolbox）
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件实现了系统的核心调度功能，主要包括配电网数据加载与预处理、遗传算法参数初始化、多目标优化求解引擎、潮流计算与约束校验模块、结果分析与可视化输出等关键组件。该文件协调各算法模块的执行流程，完成从数据输入到优化结果输出的完整处理链路，是系统运行的中央控制器。