基于遗传算法的配电网重构

资 源 简 介

基于遗传算法的配电网重构

详 情 说 明

配电网重构是通过调整开关状态来优化电网运行方式的重要技术手段。传统方法往往面临计算复杂度高、收敛速度慢等问题，而遗传算法为解决这类组合优化问题提供了新思路。

遗传算法模拟生物进化过程，将配电网重构问题转化为种群进化问题。通过以下核心步骤实现优化： 染色体编码：采用二进制或整数编码表示开关状态组合 适应度函数：以网损最小化为主要优化目标，兼顾电压偏差等约束条件 遗传操作：通过选择、交叉和变异操作迭代优化解群

该方法的优势在于：能够跳出局部最优解，全局搜索能力强；对非线性、不连续的目标函数有良好适应性；可方便处理多种约束条件。实际应用中需注意参数设置，包括种群规模、迭代次数以及遗传操作概率等，这些因素直接影响算法的收敛性和求解质量。

相比传统数学规划方法，遗传算法更适合处理大规模配电网重构问题，且随着智能电网发展，结合分布式电源接入等新场景时展现出更强的适应性。未来可进一步与深度学习等方法结合，提升算法效率。