GA-GPC改进算法优化分布式电源并网：提升电压质量与降低损耗

本文主要探讨了"基于GA-GPC改进算法的分布式电源并网应用"这一主题，针对分布式发电(Distributed Generation, DG)在电力系统中的日益重要性，尤其是在构建"智能电网"背景下的分布式电源并网优化问题。DG因其地理位置分散、调度灵活性及靠近负荷中心的优点，成为了现代电网的关键组成部分。然而，DG并网对配电网系统产生的影响，如电压质量的提升和网络损耗的降低，是一个复杂且多目标的挑战，这包括平衡系统稳定性、优化节点电压以及整体效率。 传统的优化方法往往难以处理这种多目标、多约束和非线性的并网规划问题。为了克服广义预测控制(Genetic Programming Control, GPC)算法在处理非线性约束时的不足，本文提出了一种改进策略：将遗传算法(Genetic Algorithm, GA)与GPC算法相结合，形成GA-GPC混合优化算法。这种方法巧妙地将GPC的优化问题——寻找最小值，转换为遗传算法能够处理的极大值问题，通过遗传迭代的方式找到满足约束条件的最佳控制参数。 作者徐建军等人以东北石油大学电气信息工程学院和中国石油集团电能有限公司为研究背景，针对IEEE33节点系统进行了仿真验证。实验结果显示，采用GA-GPC改进算法显著优化了分布式电源的并网配置，增强了系统的稳定性，同时提升了各节点的电压质量，并有效地降低了网络损耗。这一研究成果对于提升分布式能源的接纳能力和智能电网的高效运行具有重要意义。 本文的核心知识点包括：分布式电源并网问题的多目标优化模型、GPC算法的局限性及其与遗传算法的结合、GA-GPC改进算法的具体应用、优化目标（电压质量和网络损耗）、以及在实际电力系统中的应用效果和优化结果。该研究为未来分布式电源的接入和电力系统的智能化管理提供了新的解决方案和技术支持。