基于MATLAB的GA-SA-TS混合优化算法电力系统无功优化平台

资 源 简 介

本项目开发了一个MATLAB仿真平台，通过融合遗传算法(GA)、模拟退火(SA)和禁忌搜索(TS)的混合优化策略，实现电力系统无功补偿设备的智能优化配置，提升电网运行效率与稳定性。

详 情 说 明

基于GA-SA-TS混合优化算法的电力系统无功优化仿真平台

项目介绍

本项目开发了一个综合运用遗传算法(GA)、模拟退火(SA)和禁忌搜索(TS)的混合优化算法平台，专门用于解决电力系统无功优化问题。平台通过三种算法的协同优化，实现对电网无功补偿设备（如电容器、电抗器等）的优化配置，核心目标是最小化网损、改善电压质量、提高系统稳定性。

该平台集成了完整的算法参数配置、优化过程可视化和结果对比分析功能，为电力系统运行人员提供了强大的无功优化决策支持工具。

功能特性

• 多算法混合优化策略：结合GA的全局搜索能力、SA的局部优化特性和TS的禁忌记忆机制，形成高效协同优化框架
• 电力系统专业计算：集成潮流计算与灵敏度分析模块，确保优化方案的物理可行性
• 自适应权重多目标处理：智能平衡网损最小化、电压质量改善等多个优化目标
• 全面可视化分析：提供优化过程收敛曲线、电压分布图、功率流动图等多种可视化报表
• 性能对比评估：支持算法性能指标（收敛速度、计算时间、解的质量）的系统性评估

使用方法

输入数据准备

1. 电网拓扑数据：包括节点数量、支路参数、变压器变比等
2. 发电机组数据：各发电机有功出力、电压限值等运行参数
3. 负荷分布数据：系统各节点有功负荷与无功负荷数据
4. 无功设备参数：电容器、电抗器等补偿设备的容量、位置和成本信息
5. 算法参数配置：种群大小、退火速率、禁忌长度等算法控制参数
6. 系统约束条件：电压安全限值、功率因数要求等运行约束

优化执行流程

1. 配置基础电网数据和算法参数
2. 启动混合优化算法进行计算
3. 监控优化过程收敛情况
4. 分析优化结果和性能指标
5. 生成可视化报表和对比分析

输出结果

• 最优无功补偿方案（设备投切状态、容量配置）
• 优化过程收敛曲线（三种算法适应度变化）
• 系统优化前后性能对比（网损降低率、电压改善程度）
• Pareto最优解集（多目标权衡分析）
• 算法性能指标评估报告
• 专业可视化分析报表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 至少8GB内存（推荐16GB以上）
• 支持MATLAB图形界面显示
• 需要安装MATLAB优化工具箱和图形处理工具箱

文件说明

主程序文件实现了平台的核心调度功能，包括算法参数初始化、电力系统数据加载、混合优化算法执行流程控制、结果分析与可视化输出。该文件协调遗传算法、模拟退火和禁忌搜索三种优化方法的协同工作，管理优化过程的迭代计算，并负责生成最终的优化方案和性能分析报告。