基于遗传算法的MATLAB电力系统无功优化仿真项目

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现21节点电力系统的无功功率优化分配。通过遗传算法以系统网损最小为目标，在满足节点电压和发电机无功约束的条件下进行优化计算，提供完整的仿真流程和可视化结果。

详 情 说 明

基于遗传算法的21节点电力系统无功优化仿真项目

项目介绍

本项目采用遗传算法实现21节点电力系统的无功功率优化分配。通过建立电力系统的精确数学模型，以系统有功网损最小化为核心优化目标，在满足节点电压安全约束与发电机无功出力限制的条件下，利用遗传算法的全局搜索能力，求解最优的无功补偿方案。项目完整包含了遗传算法的核心流程，如编码、适应度评估、选择、交叉和变异等操作，旨在为电力系统经济运行提供决策支持。

功能特性

• 核心优化：以最小化系统总有功网损为优化目标。
• 完整算法流程：实现了包括种群初始化、适应度计算、锦标赛选择、模拟二进制交叉、多项式变异在内的完整遗传算法。
• 约束处理：采用惩罚函数法，有效处理节点电压越限和发电机无功出力越限等约束条件。
• 集成潮流计算：内置牛顿-拉夫逊法进行潮流计算，以精确评估每个解决方案的系统状态。
• 结果可视化：自动生成优化过程的收敛曲线图，直观展示算法搜索性能。
• 全面分析报告：输出最优无功配置、关键潮流结果及电压分布分析。

使用方法

1. 准备输入数据：在指定文件中配置21节点系统的网络参数（线路阻抗、对地电容）、发电机参数（有功出力、无功限值）、负荷数据以及遗传算法参数（种群大小、迭代次数等）。
2. 运行主程序：执行主脚本文件，启动优化仿真过程。
3. 查看结果：程序运行结束后，将在命令行窗口输出最优解和网损值，并自动绘制收敛曲线。详细的优化方案、潮流结果和电压分布将保存至指定的输出文件中。

系统要求

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

文件说明

主程序文件整合了项目的全部核心功能。它负责初始化系统参数与遗传算法设置，构建并迭代运行遗传算法优化流程。在此过程中，它调用潮流计算模块来评估种群中每个个体的适应度，并通过选择、交叉、变异操作不断进化种群。最终，它输出最优的无功补偿方案、相应的系统网损、完整的潮流计算结果，并绘制优化收敛曲线以供分析。