遗传算法电力系统无功优化

资 源 简 介

遗传算法电力系统无功优化

详 情 说 明

### 遗传算法在电力系统无功优化中的应用

电力系统的无功优化是保障电网稳定运行的关键环节，其目标是通过调整发电机端电压、变压器分接头和无功补偿装置等参数，实现网损最小化或电压稳定性最佳。传统方法如线性规划或梯度法容易陷入局部最优，而遗传算法（Genetic Algorithm, GA）这类智能优化算法为解决复杂非线性问题提供了新思路。

#### 遗传算法的核心思想 遗传算法模拟生物进化过程，通过选择、交叉和变异等操作迭代优化种群。在无功优化问题中： 编码设计：将控制变量（如发电机电压、电容器投切组数）编码为染色体，常用实数编码或二进制编码。 适应度函数：通常以网损最小为目标，结合电压越限惩罚项，确保解满足安全约束。 进化操作：通过轮盘赌选择优质个体，交叉操作交换部分基因，变异操作引入随机扰动以跳出局部最优。

#### 技术优势 全局搜索能力：避免传统方法对初值的依赖，更适合多峰函数优化。 强鲁棒性：可处理离散/连续变量混合问题，如变压器分接头的整数约束。 并行性：种群评估可分布式计算，适合大规模电力系统。

#### 实际应用中的改进方向 混合算法：结合粒子群（PSO）或模拟退火提升收敛速度。 约束处理：采用罚函数法或可行解优先策略确保结果符合运行规范。 多目标优化：同时优化网损、电压偏差和成本，需引入Pareto前沿分析。

该方法的局限性在于计算耗时较长，但通过代理模型或分层优化可显著提升效率，未来结合深度学习预测初始种群将进一步提升实用性。