分布式电源在配电网无功优化中的应用：遗传与免疫算法结合

"基于遗传与免疫算法的含分布式电源的配电网无功优化" 这篇论文主要探讨了在现代电力系统中，如何利用遗传算法和免疫算法对含有分布式电源的配电网进行无功优化，以实现系统运行效率的提高和电压稳定性的增强。分布式电源(Distributed Generation, DG)由于其经济性、环保性和灵活性，在电力系统中的应用越来越广泛。它能够提供或者吸收无功功率，从而帮助维持系统的无功平衡，并优化无功功率的分布。 首先，论文深入研究了配电网的潮流模型(Power Flow Model)，这是理解电网运行状态和进行优化的基础。在此基础上，作者将分布式电源视为一种可以调节无功功率的设备，与传统的无功补偿设备（如电容器、静止无功发生器等）相结合，共同参与到系统的无功优化过程中。这种集成策略旨在改善电网的无功功率流动，减少线路损耗，同时确保电压质量。 接着，为了达到最小化系统损耗的目标，论文提出了一个联合遗传算法(Genetic Algorithm, GA)和免疫算法(Immune Algorithm, IA)的优化方法。遗传算法模拟生物进化过程，通过选择、交叉和变异等操作搜索解决方案空间，而免疫算法则借鉴了生物免疫系统的机制来识别和处理问题。两者结合使用，能够在解决复杂优化问题时提高算法的收敛速度和全局寻优能力，避免陷入局部最优解。 在 IEEE 33 节点的典型配电网系统中进行的仿真计算结果显示，分布式电源有效地减少了系统的总损耗，增强了电压稳定性。同时，采用遗传与免疫算法的联合求解策略，证明了该方法对于全局优化问题的解决效果显著，优化性能大幅提升。 总结起来，这篇论文的核心内容包括： 1. 分析分布式电源在配电网无功优化中的作用，强调其在无功功率调节和系统稳定性方面的贡献。 2. 设计了一种结合遗传算法和免疫算法的优化策略，以提高无功优化的效率和全局优化能力。 3. 利用 IEEE 33 节点系统进行了仿真验证，证明了所提方法的有效性和优越性。 关键词涵盖了配电网的无功功率优化、分布式发电、以及两种优化算法的应用，表明该研究对电力系统领域的理论研究和技术实践具有重要参考价值。