遗传算法无功优化，包括回归分析和概率统计

资 源 简 介

遗传算法无功优化，包括回归分析和概率统计

详 情 说 明

遗传算法在无功优化中的应用展现出强大的性能优势，尤其在处理复杂非线性问题时极具竞争力。该方法借鉴生物进化原理，通过选择、交叉和变异等操作逐步逼近最优解，能够有效解决传统优化方法容易陷入局部最优的痛点。

回归分析技术在其中扮演重要角色——通过建立变量间的数学关系模型，帮助算法快速评估解的质量。而概率统计的引入则为算法提供了更科学的收敛依据，比如通过概率分布判断种群多样性，动态调整变异率来平衡探索与开发。

这种融合方案的鲁棒性体现在三方面：一是对电网参数波动的容忍度高，二是能够适应不同规模的无功补偿场景，三是在存在测量噪声时仍能保持稳定输出。其优越性能特别适合于现代电力系统对动态无功补偿的精细化需求，例如新能源并网时的电压稳定性控制。

值得注意的是，该方法的进化机制本质上属于并行搜索，相比梯度类算法更擅长处理离散变量（如电容器组投切），这也是其在配电网无功优化中广受青睐的关键原因。