基于遗传算法的电力系统无功优化MATLAB实现

资 源 简 介

该MATLAB项目应用遗传算法求解电力系统无功优化问题，通过初始化种群、适应度评估、选择交叉变异操作，优化无功补偿设备参数，有效降低系统网损并提升电压质量。

详 情 说 明

基于遗传算法的电力系统无功优化 MATLAB 程序

项目介绍

本项目采用遗传算法解决电力系统中的无功优化问题。通过优化调整系统中无功补偿设备的参数设置，实现系统网损最小化、电压质量改善等目标。程序构建了完整的遗传算法框架，包括种群初始化、适应度计算、选择交叉变异操作以及收敛判断等功能模块，最终输出最优的无功补偿方案。

功能特性

• 智能优化算法：采用遗传算法进行全局优化搜索，避免陷入局部最优解
• 完整电力系统建模：包含潮流计算、无功补偿设备建模等核心电力系统分析功能
• 多目标优化：综合考虑系统网损最小化和电压质量改善双重目标
• 可视化输出：提供收敛曲线、适应度统计等直观的结果展示
• 参数灵活配置：支持用户自定义遗传算法参数和系统运行条件

使用方法

1. 准备输入数据：配置电力系统网络参数、发电机参数、无功补偿设备参数、遗传算法参数和系统负荷数据
2. 运行主程序：执行主程序开始优化计算过程
3. 查看优化结果：程序将输出最优无功补偿方案、优化后的系统潮流分布、系统性能指标以及收敛曲线
4. 分析结果：根据输出的统计信息评估优化效果，调整参数进行进一步优化

系统要求

• MATLAB R2016a 或更高版本
• 推荐配置：4GB以上内存，支持矩阵运算的处理器

文件说明

主程序文件实现了整个无功优化系统的核心流程，包括初始化电力系统数据、设置遗传算法参数、执行种群进化迭代、计算适应度函数、进行遗传操作（选择、交叉、变异）、判断收敛条件以及最终输出优化结果和性能分析图表。该文件协调各个功能模块协同工作，完成从数据输入到结果展示的完整优化流程。