用于配电网络的重构

资 源 简 介

用于配电网络的重构

详 情 说 明

配电网络重构是一种优化电力系统运行的重要技术手段，通过调整网络拓扑结构来降低线路损耗、提高供电可靠性或平衡负载。基于遗传算法的重构方法能够有效处理这类复杂的组合优化问题。

遗传算法模拟了生物进化过程中的自然选择和遗传机制，特别适合解决配电网络重构这类具有大量离散变量和非线性约束的问题。算法通过编码将网络拓扑表示为染色体，初始种群随机生成多个可行解。在迭代过程中，通过适应度函数（通常以网损最小化为目标）评估每个解的优劣，保留优秀个体并进行交叉、变异操作产生新一代种群。

MATLAB为算法实现提供了便利的遗传算法工具箱，可自定义编码方式、适应度计算和遗传操作。针对配电网络特点，需特别注意约束处理（如辐射状结构、电压限制等），这通常通过罚函数法或修复策略融入适应度函数。算法收敛后输出的最优拓扑结构即为重构方案。

相较于传统数学规划方法，遗传算法不依赖梯度信息，具有更强的全局搜索能力，但需平衡计算效率和解的质量。实际应用中常结合启发式规则或局部搜索进行改进。这种智能优化方法为复杂配电系统的动态重构提供了有效工具。