基于遗传算法的电力系统无功优化仿真MATLAB程序

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现遗传算法，针对电力系统无功优化问题，通过调节发电机无功、变压器分接头等控制变量，以最小化系统有功网损为目标，确保电压和无功约束条件。

详 情 说 明

基于遗传算法的电力系统无功优化仿真程序

项目介绍

本项目是一个基于遗传算法（Genetic Algorithm, GA）的电力系统无功优化仿真程序。其主要目标是通过优化调节发电机无功出力、变压器分接头位置以及无功补偿装置等控制变量，在满足电力系统安全运行约束（如节点电压限值、无功源出力限值）的前提下，实现系统有功网损的最小化，从而达到电力系统经济运行的目的。

功能特性

• 核心优化算法：采用遗传算法进行全局寻优，具备选择、交叉、变异等标准操作，可有效处理无功优化这一非线性、多约束的复杂问题。
• 完整仿真流程：集成电力系统潮流计算，能够准确评估不同控制变量组合下系统的运行状态，并计算关键指标如系统有功网损。
• 全面的约束处理：严格考虑节点电压上下限、发电机无功出力限制、变压器变比范围等多种安全约束条件。
• 结果可视化：提供优化过程收敛曲线，直观展示算法寻优性能，并输出详细的优化结果，包括最优控制变量配置、最小网损值及系统电压分布。

使用方法

1. 配置输入参数：在程序主入口或指定配置文件中，设置电力系统参数（如节点导纳矩阵、负荷数据、各类设备运行限值）以及遗传算法参数（如种群规模、迭代次数、交叉与变异概率）。
2. 运行优化程序：执行主程序启动无功优化仿真过程。
3. 获取优化结果：程序运行完毕后，将输出最优解，包括使系统网损最小的控制变量组合（发电机无功出力、变压器分接头位置等）、对应的最小有功网损值、优化后的节点电压幅值。
4. 分析收敛特性：通过查看生成的收敛曲线图，分析遗传算法的优化进程和收敛性能。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB （推荐 R2016a 或更高版本）

文件说明

主程序文件作为整个仿真项目的入口和调度核心，其主要功能包括：初始化并配置电力系统原始数据与遗传算法参数；构建并执行遗传算法优化流程，涵盖种群初始化、适应度评估（内含潮流计算与约束处理）、遗传操作迭代；最终输出无功优化问题的最优解，并对优化结果进行可视化展示。