基于遗传算法的IEEE 33节点配电网无功优化仿真系统

资 源 简 介

该项目针对经典的IEEE 33节点配电网模型，开发了一套基于遗传算法的无功优化解决方案。系统核心目标是通过合理配置配电网中的无功补偿设备，实现在满足电网运行约束的前提下，最小化系统的有功网损并改善各节点的电压质量。 在实现过程中，项目首先构建了配电网的潮流计算模块，采用专门针对辐射型网络的“前推回代法”进行潮流求解，以计算电网中各节点的电压幅值和支路功率分布。接着，项目建立了多目标优化数学模型，将并联电容器组的投切容量以及变压器分接头的位置作为决策变量。遗传算法模块通过实数编码方式表示潜在的优化方案，并设

详 情 说 明

IEEE 33节点配电网无功优化仿真系统

项目介绍

本系统是一个基于遗传算法（Genetic Algorithm, GA）的电力系统无功优化工具，专门针对典型的IEEE 33节点辐射型配电网。系统通过自动化搜索最优的无功补偿配置方案，旨在降低配电网的有功功率损耗，并提升各节点的电压稳定性。该程序集成了潮流计算、优化算法寻优及结果可视化功能，为配电网的规划与运行分析提供技术支持。

功能特性

1. 潮流计算引擎：内置专门针对辐射型电网设计的“前推回代法”潮流计算程序，支持快速求解复杂支路结构的电压和功率分布。
2. 自动化无功寻优：通过遗传算法智能寻找在节点14、24、30处的最优无功补偿容量。
3. 严格约束处理：系统在优化过程中将节点电压约束（0.95 p.u. - 1.05 p.u.）转化为罚函数，确保生成的方案符合电力安全运行标准。
4. 全过程性能对比：程序能够自动计算并展示优化前后的系统总损耗、最低电压点以及损耗降低比例。
5. 数据可视化：自动生成算法收敛曲线图和节点电压分布对比图，直观展现优化效果。

系统要求

1. 软件环境：MATLAB R2016b 或更高版本。
2. 基础工具箱：无需特殊工具箱，核心代码逻辑基于标准MATLAB矩阵运算实现。

实现逻辑与功能说明

本系统的核心逻辑在主程序中顺序执行，分为数据初始化、基准潮流计算、遗传算法迭代寻优、结果输出展示四个核心阶段。

1. 环境初始化与数据定义

系统首先定义了IEEE 33节点系统的拓扑结构和参数，包括每一条支路的起始节点、终止节点、电阻（R）和电感（X）。同时载入了33个节点的负荷数据（有功P和无功Q）。设置基准功率为10MVA，基准电压为12.66kV。

1. 前推回代潮流计算逻辑

系统内部实现了一个高效的潮流计算函数，其逻辑如下：

• 参数归算：将原始参数转换为标幺值。
• compensation注入：将无功补偿量作为负的无功负荷叠加到指定节点。
• 循环计算：通过迭代方式运行。
• 回代过程（Backward Sweep）：从负荷末端节点向根节点（1号节点）逐级累加电流，计算各支路的电流分布。
• 前推过程（Forward Sweep）：从根节点向末端节点逐级计算电压降，更新各节点的电压幅值和相位。
• 损耗统计：根据各支路电阻和电流平方计算全网的有功功率损耗。

1. 遗传算法优化流程

优化过程采用实数编码方式，每个个体代表一组补偿方案，对应三个节点的补偿kVar值。

• 适应度评估：适应度函数设计为（系统总有功损耗 + 电压约束罚函数）的倒数。罚函数机制确保了当节点电压超出0.95-1.05 p.u.范围时，该个体的适应度大幅下降。
• 选择操作：采用比例选择（轮盘赌）策略，确保性能优秀的个体有更高概率进入下一代。
• 交叉操作：使用算术交叉方式，通过两个父代个体的加权线性组合产生子代，保留了搜索空间的连续性。
• 变异操作：以设定的概率在允许范围内随机生成新的补偿量，保证了算法跳出局部最优的能力。
• 精英保留：每一代中的历史最优个体会被直接复制到下一代，防止优质解丢失。

1. 结果输出与对比分析

系统在完成迭代后，会自动提取适应度最高的个体作为最终方案。

• 报表打印：在终端显示优化前后的总功耗对比、损耗降低百分比以及各补偿节点的具体容量建议。
• 绘图展示：生成两张核心图表。第一张为收敛曲线图，记录了随着迭代次数增加，系统损耗的下降趋势；第二张为电压剖面图，对比了优化前后33个节点的电压标幺值，直观体现电压支撑作用。

关键函数与算法细节分析

1. 变量维度与边界

系统设置的优化变量维度为3（即3个补偿节点），每个变量的取值范围被限制在0至1000kVar之间。

1. 罚函数设计

为了保证电压质量，程序对每个节点的电压偏差进行了平方和处理。如果电压低于0.95或高于1.05，电压差值的平方将乘以权重100并计入分母。这意味着电压违规越严重，适应度下降越快，促使算法舍弃违法约束的解。

1. 潮流计算收敛性

前推回代法在辐射型电网中具有极好的收敛性。程序设置了最大50次潮流迭代和1e-6的误差容限，确保了每一代个体在评估适应度时数据的准确性。

1. 遗传算法参数平衡

种群规模设置为50，最大迭代次数100次。交叉概率0.8和变异概率0.1的组合平衡了全局勘探与局部开发的需求，能够在较短的时间内找到令人满意的全局准优解。