基于遗传算法的33节点电力系统无功优化——附MATLAB程序

最新推荐文章于 2025-11-26 18:45:00 发布
最新推荐文章于 2025-11-26 18:45:00 发布
阅读量153 收藏 2
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： matlab 开发语言 Matlab
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/CodeWG/article/details/132784688
本文介绍了使用遗传算法进行33节点电力系统无功优化的方法，旨在最小化无功损耗并保障电压稳定性。提供了MATLAB程序代码，并详细解释了程序流程和参数设置，包括种群初始化、迭代优化、选择、交叉和变异操作，以求得最优解。

基于遗传算法的33节点电力系统无功优化——附MATLAB程序

电力系统无功优化是提高电力系统稳定性和经济性的重要手段之一。遗传算法作为一种优化算法，在解决无功优化问题方面具有广泛的应用。本文将介绍基于遗传算法的33节点电力系统无功优化，并提供相应的MATLAB程序。

首先，我们需要了解33节点电力系统无功优化的背景和目标。该问题的目标是通过调整发电机节点的无功功率，使得电力系统的无功损耗最小。无功功率的调整会影响电力系统的电压稳定性，因此需要在保证稳定性的前提下尽量降低无功损耗。

以下是基于遗传算法的33节点电力系统无功优化的MATLAB程序：

% 参数设置
PopSize = 50;         % 种群大小
MaxGen = 100;         % 最大迭代次数
Pc =
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
matlab实现遗传算法求解电力系统IEEE 33节点无功优化问题——电力系统优化
m0_53407570的博客
12-29 914
本文利用遗传算法（Genetic Algorithm, GA）对IEEE 33节点电力系统的无功优化问题进行了深入研究。无功优化是电力系统运行中的一项重要任务，旨在通过合理配置无功补偿设备，减少系统的无功损耗，提高电压质量和系统稳定性。本文首先介绍了问题的定义和遗传算法的基本原理，然后详细阐述了编码设计、适应度函数、选择、交叉、变异等关键步骤，最后通过MATLAB编程实现了该算法，并对运行结果进行了分析。关键词：遗传算法；IEEE 33节点；无功优化；电力系统；MATLAB一、引言。
基于遗传算法的无功优化研究——以14/33节点系统为对象的Matlab实现
05-03
使用场景及目标：适用于电力系统无功优化的实际工程应用，旨在降低网络损耗、提高电压质量和优化无功分布，从而提升电力系统的运行效率和稳定性。 其他说明：文中提供了详细的Matlab代码示例，帮助读者更好地理解和...
【电路优化】基于遗传算法的33节点电力系统无功优化附MATLAB程序
matlab_dingdang的博客
05-23 1390
1 简介 2 部分代码 tic %%%%%%%%%%%%%%%clc;clear all;%相关原始数据格式说明如下：%n——节点个数；n1——支路条数；isb——平衡节点号；H——PQ节点个数（为后面形成PVU存储PV节点初始电压用）；pr——误差精度。%B1——支路参数矩阵，其中第一列和第二列是起始节点编号和终点节点编号,第三列、第四列、第五列、第六列分别为：支路电阻、电抗、变压器变比、电纳。（不考虑电导）%B2——节点参数矩阵，其中第一列和第二列为节点
【VRP问题】基于遗传算法求解应急物资配送路径最低成本优化问题附Matlab代码
Matlab_dashi的博客
06-06 1367
应急物资配送是应对突发事件的关键环节，其效率直接影响着救灾效果。如何在有限的时间和资源条件下，将物资快速、安全地运送到受灾地区，是一个重要的研究课题。车辆路径规划问题（VRP，Vehicle Routing Problem）旨在找到最佳的车辆路线，以满足一系列配送需求，并最小化总成本。本文将探讨如何运用遗传算法解决应急物资配送路径的最低成本优化问题。遗传算法是一种高效的求解VRP问题的算法，能够快速找到近似最优解。
【优化排课】基于遗传算法GA求解每周课程时间表排课优化问题附Matlab代码
2501_91572946的博客
08-24 449
每到新学期开学前，教务老师总会陷入 “排课焦虑”：教室不够用、老师时间冲突、学生上课间隔不合理…… 这些看似琐碎的问题，实则是个复杂的多约束优化难题。传统人工排课不仅耗时耗力，还容易出现疏漏，而遗传算法（GA） 的出现，就像给排课系统装上了 “智能大脑”，能高效找到满足多重需求的最优解。今天我们就来拆解，如何用遗传算法破解每周课程表的优化难题。一、排课难在哪？先搞懂 “多约束困境”要解决排课问题，首先得明白它到底难在哪里。硬约束：绝对不能违反的 “红线”
基于遗传算法优化ANFIS预测附Matlab代码
m0_60703264的博客
10-23 408
在非线性预测领域，自适应神经模糊推理系统（ANFIS）凭借 “模糊逻辑处理不确定性 + 神经网络自学习” 的双重特性，成为解决负荷预测、环境监测、设备故障预警等复杂问题的重要工具。然而，ANFIS 的性能高度依赖初始参数（隶属度函数参数、模糊规则权重），传统梯度下降法易陷入局部最优，导致预测精度受限 —— 例如在短期电力负荷预测中，局部最优可能使峰谷时段预测偏差超过 10%。
用遗传算法进行无功优化的IEEE33节点实例资源推荐
gitblog_06744的博客
04-14 832
用遗传算法进行无功优化的IEEE33节点实例资源推荐 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 项目的核心功能/场景：基于遗传算法的无功优化程序，适用于IEEE33节点系统 项目介绍 在现代电力系统中，无功优化是一项至关重要的技术，它能有效提升系统的稳定性、降低线损，并优化电压分布。本文将介绍一个开源项目——用遗传算法进行无功优化的IEEE33节点实例资源。该项目基于Mat...
基于云模型和遗传算法的建设工程风险决策多目标优化研究附Matlab代码
Matlab_dashi的博客
10-29 1025
一、引言：建设工程风险决策的核心痛点与技术缺口风险不确定性量化难：工程风险（如地质灾害、材料价格波动、政策调整）具有模糊性与随机性双重属性 —— 例如 “暴雨导致工期延误” 的概率既无法用精确数值描述（模糊性），也受气候条件随机变化影响（随机性），传统确定性方法（如决策树、层次分析法 AHP）难以精准量化这种 “双重不确定性”，易导致风险评估偏差；
基于遗传算法的梯级水电站群优化调度研究附Python代码
qq_72962865的博客
05-18 334
水电作为一种清洁、可再生且运行灵活的能源，在全球能源结构中占据着重要地位。尤其是在具有丰富水力资源的地区，梯级水电站群的建设，能够更有效地利用水能，提高发电效益。然而，梯级水电站群的优化调度是一个复杂且极具挑战性的非线性、高维、多约束、多目标的优化问题。其复杂性主要体现在以下几个方面：首先，上下游水电站之间存在着密切的水力联系和运行约束，上游的泄洪、发电调度直接影响下游水库的水位和入库流量；其次，水电站的发电量与水库水位、流量、机组运行状态等因素非线性相关；
【图像压缩】基于遗传算法优化小波变换DWT进行图像压缩附Matlab代码
m0_60703264的博客
07-26 633
在数字时代，图像数据的爆炸式增长给存储、传输和处理带来了巨大挑战 —— 一张 4K 分辨率的图像未经压缩时容量可达数十 MB，高清视频的实时传输更是对带宽提出严苛要求。图像压缩技术通过去除冗余信息（空间冗余、视觉冗余等），在保证视觉质量的前提下大幅缩减数据量，成为解决这一问题的核心手段。其中，小波变换（DWT）凭借对图像多尺度、多分辨率的精准分解能力，已成为 JPEG2000 等主流压缩标准的核心技术。然而，传统 DWT 压缩中阈值选择、量化矩阵设计等关键环节依赖经验或简化模型，难以平衡压缩比与图像质量。
电力系统无功优化中遗传算法及改进算法的应用研究——以14节点和33节点系统为例 · 电力系统
08-09
遗传算法及其改进版本在电力系统无功优化中的应用，特别是针对标准14节点和33节点系统。文中首先阐述了无功优化的基本概念，即通过调整发电机端电压、变压器变比、电容器容量等参数来减少网损、电压偏差和无功偏差。...
基于遗传算法的21节点无功优化MATLAB实现
这种基于群体搜索的随机优化策略，使其在处理高维、非线性、离散与连续变量混合的问题时表现出较强的鲁棒性和全局搜索能力，因此特别适用于电力系统无功优化这类复杂工程优化问题。 在本程序中，“21节点”指的是所...
基于射线追踪与抛物方程法的浅层海洋环境声源信道仿真
leo__520的博客
11-25 386
基于射线追踪与抛物方程法的浅层海洋环境声源信道仿真代码实现
MATLAB实现图像去模糊
cici15874的博客
11-25 243
MATLAB实现图像去模糊
单相PWM整流器准比例谐振控制策略研究与仿真分享
2508_94198873的博客
11-23 612
单相pwm整流器准比例谐振控制策略研究与仿真。包含1，Matlab/Simulink仿真，整流器电流内环采用离散化QPR控制器，提高了系统稳定性。2，详细的课程设计文档，word版本，可以直接用里面的图片与公式，都是出好的，仿真图片也已经截好，可直接使用。3，详细的课程设计ppt，可直接使用，对课程设计与仿真分析。4，详细介绍QPR控制传递函数推倒，以及pwm整流器仿真重要参数。5，详细参考文献，电力电子与控制等参考资料。在电力电子领域，单相PWM整流器的控制策略一直是研究热点。
当特征成为节点：一种相关系数驱动的GCN实战
最新发布
2508_94198873的博客
11-26 230
某次实验显示，与传统MLP相比，准确率提升达12.8%，特别是在特征间存在非线性关联的场景中表现突出。但需注意，当特征数量超过1000时，相关系数矩阵的计算会成为性能瓶颈。但今天我们要玩点不一样的——把每个特征看作图结构中的节点，用相关系数矩阵构建拓扑关系。这种特征视角的建模方式，在处理高维数据时往往能捕捉到意想不到的关联模式。邻接矩阵为不同特征之间的相关系数，不同特征被视作节点，以此输入进GCN中，非常新颖。3、运行结果图包括分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图等。4、测试数据集，可以直接运行源程序。
CPO-RBF分类优化算法的Matlab代码：故障检测与数据分类预测（含测试数据集及图示结果）
2503_94173062的博客
11-25 293
重点注意宽度参数不再是人工试出来的，而是跟着数据特征自适应变化，这个设计让模型在面对设备振动信号这种波动大的数据时特别给力。虽然训练多了20秒，但准确率飙到95%，这在故障检测场景里可能就是避免百万损失的关键提升。函数里，模仿了豪猪遇到危险时的多角度防御动作，让搜索方向既有规律又有随机性，比常规粒子群多了三个搜索维度。基于冠豪猪优化算法优化径向基神经网络的数据分类预测，Matlab代码，可直接运行，适合小白新手。3、运行结果图包括分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图等。就能秒切粒子群算法，方便对比试验。
基于MATLAB的FFT滤波实现与应用
2503_94141257的博客
11-25 251
通过MATLAB的FFT滤波，我们可以方便地对信号进行谐波分析和特定频段数据提取。滤波前后信号的相位关系保持不变。幅值衰减可以得到补偿。然而，该方法不支持实时滤波，因此在需要在线处理的场景下，可能需要采用其他方法。希望本文能够帮助读者更好地理解FFT滤波的应用，并为实际项目提供参考。
交通限速标志识别是计算机视觉的经典实战项目，咱们这次用Matlab来搞一波。直接上硬货，先说怎么从一张马路实拍图里把限速标志抠出来。先整张图看看效果
qq__27699885的博客
11-26 142
整套流程跑下来关键点就三个：红色圈定位要准、数字分割要干净、OCR得做针对性训练。遇到阴天拍摄的图片记得在预处理阶段加个CLAHE增强对比度，代码包里的调试工具能实时看各阶段效果，改两个参数就能适配不同场景。这里有个坑——红色在HSV里0度和360度附近都有分布，所以用了两个条件判断。第一步预处理必须够狠。输入生活中常见的限速标志图片，系统根据限速标志的位置进行定位识别，并且识别限速标志中的数字。过程：图像预处理，标志定位，数字分割，数字识别，结果展示。【标志识别】计算机视觉，数字图像处理常见实战项目。
基于MATLAB的遗传算法在电力系统无功优化中的应用
本资源标题明确指出：“基于MATLAB实现电力系统中应用的遗传算法——基于遗传算法的电力系统无功优化程序”，表明该程序的核心思想是利用遗传算法对电力系统的无功功率进行优化配置。描述进一步说明其为“标准的...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值