基于遗传算法的电力系统潮流优化计算程序

资 源 简 介

本项目通过将遗传算法（GA）与传统的牛顿-拉夫逊潮流计算方法相结合，旨在解决电力系统中的非线性最优潮流问题。程序利用遗传算法强大的全局搜索能力和处理非连续、非凸问题的优势，通过二进制编码或实数编码方案，对电力系统中的控制变量（如发电机有功出力、发电机端电压、变压器可调抽头比以及并联电容器补偿容量）进行动态寻优。在遗传算法的每一代迭代过程中，程序会自动调用潮流计算内核，将个体的控制变量代入系统方程组进行潮流分布求解，进而验证解的物理可行性并计算系统总损耗、总成本或电压偏差。该项目重点实现了适应度函数的高效评

详 情 说 明

电力系统潮流优化计算程序项目说明

项目介绍

本项目是一个集成遗传算法（GA）与牛顿-拉夫逊（Newton-Raphson）潮流计算方法的研究型工具。其核心目标是通过优化电力系统中的控制变量（发电机出力、节点电压、变压器分接头），在满足电网运行物理约束的前提下，实现系统总有功网损的最小化。项目提供了一套完整的从系统建模、算法寻优到结果可视化的技术方案，适用于电力系统自动化、电网规划及调度优化等领域。

功能特性

• 混合算法架构：结合了遗传算法的全局寻优能力与牛顿-拉夫逊法的局部计算精确性，有效处理非线性潮流优化问题。
• 多维度变量控制：同时对发电机有功出力、发电机端电压幅值以及变压器变比进行联合调整。
• 约束处理机制：采用惩罚函数法处理节点电压越限、无功功率超限等软约束。
• 收敛过程监控：实时记录并显示每一代进化的最优适应度，提供清晰的算法收敛特性分析。
• 数据可视化分析：自动生成寻优收敛曲线及优化后的系统节点电压分布图，直观展现优化效果。

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2016a 或更高版本。
• 工具箱需求：无需特殊工具箱，程序基于MATLAB基础语法和矩阵运算实现。

实现逻辑与算法细节

#### 1. 系统模型初始化 程序以简化后的 IEEE 14 节点系统为算例。数据包含：

• 节点数据：定义了平衡节点（Slack）、PV节点和PQ节点的初始参数，包括负荷有功/无功、电导/电纳及初始电压。
• 支路数据：包含电阻、电抗、电纳以及变压器的初始变比。

#### 2. 决策变量编码 程序采用实数编码方案，构建了一个 12 维的寻优空间：

• 发电机出力 (4维)：节点2、3、6、8的有功功率调整值。
• 发电机电压 (5维)：节点1、2、3、6、8的端电压幅值。
• 变压器变比 (3维)：特定支路（第8、9、10条支路）的抽头比例。

#### 3. 遗传算法执行流程

• 种群初始化：在给定的控制参数范围内（如发电机电压 [0.95, 1.1] p.u.，变压器变比 [0.9, 1.1]）生成随机初始种群。
• 适应度评估：

* 变量解码：将个体的控制变量代入系统原始数据。 * 潮流校验：调用牛顿-拉夫逊子程序求解非线性功率方程组。 * 目标计算：有功网损定义为系统总发电功率与总负荷功率之差。 * 惩罚项：若节点电压超出 [0.95, 1.05] 范围，或者发电机无功超限，则在目标函数中加入显著的惩罚值。 * 适应度计算：目标函数值的倒数，即网损和惩罚项越小，适应度越高。

• 进化算子：

* 选择：采用锦标赛选择法，通过两两竞争保留优秀个体。 * 交叉：采用算术交叉，通过父代个体的线性组合产生子代，保留种群多样性。 * 变异：采用多项式变异的思想，随机扰动个体的某个基因位，辅助程序跳出局部最优。 * 精英保留策略：每代进化中保留当前最优秀的个体不被交叉变异破坏，确保收敛稳定性。

#### 4. 潮流计算内核实现 潮流计算函数是算法的核心支柱，其内部逻辑如下：

• 导纳矩阵构建：考虑变压器变比映射，自动生成复数导纳矩阵。
• 雅可比矩阵形成：计算 Pi 和 Qi 的残差，并构建由 H、N、K、L 子块组成的雅可比矩阵。
• 修正量求解：利用矩阵左除解决线性方程组，动态更新节点电压幅值和相位。
• 收敛判定：设定功率残差容差为 1e-5，若 10 次迭代内未收敛，则向优化算法反馈极大的损失值。

使用方法

1. 启动 MATLAB 软件。
2. 将程序所有函数文件放置在同一工作目录下。
3. 运行主程序函数。
4. 在命令行窗口（Command Window）观察每 10 代的运行报告，包括当前代数和对应的最小网损值。
5. 计算完成后，程序将自动弹出两个图表：

* 图1：收敛曲线。展示了随着迭代次数增加，系统总有功网损的下降过程。 * 图2：电压分布。柱状图清晰展示了优化后各节点的电压是否维持在安全红线（0.95-1.05 p.u.）之内。

1. 查看命令行输出的“优化结果报告”，获取最优的有功功率分配方案和最终的网损数据。

注意事项

• 本程序主要针对有功网损优化，发电机出力调整被模拟为对负荷的抵消，实际应用中需根据具体机组特性调整解码逻辑。
• 潮流计算部分限制为 10 次迭代，这在大多数收敛情况下是足够的，但在极端参数下可能会触发不收敛惩罚。