用于遗传算法优化问题

资 源 简 介

用于遗传算法优化问题

详 情 说 明

遗传算法在电力系统优化中的应用

遗传算法（GA）是一种模仿自然选择机制的智能优化算法，在配电网重构和故障恢复等复杂问题中表现出强大的搜索能力。

核心思想 遗传算法通过模拟生物进化过程（选择、交叉、变异）迭代优化解的质量。在配电网场景中： 染色体编码：通常采用二进制或整数编码表示开关状态 适应度函数：设置为网损最小、供电恢复率最高等目标 约束处理：通过罚函数处理辐射状约束、电压限值等条件

典型应用场景 配电网重构：通过调整开关组合降低网络损耗 故障恢复：快速生成供电恢复方案，减少停电范围 多目标优化：同时考虑经济性、可靠性和电能质量

优势特性 全局搜索能力：避免陷入局部最优解 并行处理：适合大规模配电网络 强鲁棒性：对不连续/非线性问题表现良好

改进方向 现代研究常将遗传算法与深度学习、模糊逻辑等方法结合，提升收敛速度和解决方案的实用性。这种方法在含分布式电源的主动配电网中尤为重要。