基于遗传算法求解配电网故障恢复和故障重构问题附Matlab代码

最新推荐文章于 2025-11-25 15:59:53 发布
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本文介绍了如何运用遗传算法解决配电网的故障恢复和故障重构问题，以确保电力系统的稳定运行。通过Matlab代码示例，展示了遗传算法在优化配电网拓扑结构和操作策略中的应用。

基于遗传算法求解配电网故障恢复和故障重构问题附Matlab代码

在配电网运行中，故障是不可避免的。为了确保电力系统的可靠性和稳定性，需要及时恢复故障以及进行故障重构。本文将介绍如何使用遗传算法来解决配电网故障恢复和故障重构问题，并提供相应的Matlab代码。

配电网故障恢复问题是指在发生故障后，通过调整配电网的拓扑结构和操作策略，使得故障区域与其他部分隔离，从而恢复正常供电。故障重构问题是指在恢复故障后，重新配置配电网的拓扑结构和操作策略，以实现最佳的电力系统性能。

遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，可以用于求解复杂的优化问题。在配电网故障恢复和故障重构问题中，我们可以将电力系统的拓扑结构和操作策略编码成遗传算法的个体，并通过遗传算法的进化过程来搜索最优解。

以下是使用Matlab实现配电网故障恢复和故障重构问题的遗传算法示例代码：

% 配电网故障恢复和故障重构问题的遗传算法实现

% 参数设置
popSize = 50; % 种群大小
maxGen = 100<
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