遗传算法优化DG选址定容策略研究

资源摘要信息:"基于遗传算DG法定容选址" 该文件描述了一种使用遗传算法进行分布式电源（Distributed Generation, DG）选址定容的计算方法。DG技术指的是在配电网中设置小型电源，以提高供电的可靠性和灵活性。文件中展示的算法应用于33节点的配电网系统，旨在优化DG的选址和定容问题。下面将详细介绍文件中涉及的知识点。 1. 遗传算法（Genetic Algorithm, GA）概念： 遗传算法是一种模拟自然选择和遗传学原理的搜索优化算法。它通过选择、交叉（杂交）和变异等操作对候选解进行迭代搜索，以求解最优化问题。在DG选址定容问题中，遗传算法可以帮助电力系统工程师确定最优的DG安装位置和容量大小。 2. DG选址定容问题： DG选址定容问题是指在一个特定的电力系统中，如何选择合适的节点安装DG以及确定每个DG的额定容量，以达到预定的优化目标（如减少网损、提高电压稳定性、降低运行成本等）。这个问题通常是一个组合优化问题，可以通过遗传算法来解决。 3. 文件中涉及的参数： - nbus：表示配电网系统的节点总数，本例中为33个节点。 - V：代表配电网的初始电压状态。 - iter_max：迭代次数，本例中设为80次，即算法运行的最大迭代轮数。 - no_of_pop：种群数量，即同时参与竞争的候选解的数量，本例中设为80。 - prop_crsval：交叉概率，即种群中个体之间进行交叉操作的概率，本例中设为0.7。 - no_of_crs：交叉操作的次数，这里设置为种群数量的70%，即56次。 - prop_mutval：突变概率，即个体发生突变的概率，本例中设为0.3。 - no_of_mut：突变操作的次数，根据突变概率和种群数量决定，本例中设为24次。 - mu：正态分布的均值，用于确定变异时调整量的中心值。 - sigma：正态分布的标准差，用于确定变异时调整量的散布程度。 4. 程序流程： - 首先，程序初始化配电网的节点电压。 - 接着，设置遗传算法的迭代参数，包括最大迭代次数、种群数量、交叉概率、突变概率等。 - 然后，对种群进行初始化，包括生成初始种群的个体位置、成本值、等级以及支配集。 - 最后，通过选择、交叉、变异等遗传操作对种群进行迭代，直至达到最大迭代次数。 5. 实现目标： 通过遗传算法的迭代过程，能够找到一个接近最优的DG配置方案，即确定哪些节点安装DG以及每个DG的容量大小，使得配电网的整体性能达到最优或接近最优。这可能包括减少线路损耗、提高电压稳定性、增强系统对故障的抵抗能力以及降低运行成本等目标。 总体而言，文件中提供的遗传算法框架以及相关的参数设置为解决DG选址定容问题提供了一种实用的方法。该方法不仅可以应用于33节点的配电网系统，还可以针对更大或不同的电力网络进行调整和优化。通过这种方法得到的DG配置方案，将有助于提升电力系统的整体性能和运行效率。