【无功优化】基于改进遗传算法的电力系统无功优化研究【IEEE30节点】附Matlab代码-优快云博客

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

在现代电力系统的复杂架构中，维持高效稳定运行是保障社会经济活动正常开展的基石。无功功率作为电力系统运行中的关键要素，其合理规划与优化配置对于提升系统性能起着举足轻重的作用。当电力系统中无功分布不合理时，会导致一系列不良后果，如线路传输功率大幅增加，进而引发有功网损显著上升，同时还可能致使节点电压出现偏移，这不仅会降低电力设备的运行效率，缩短设备使用寿命，还会严重影响用户的用电体验与电能质量。

传统的电力系统无功优化方法多依赖于精确的数学模型，但实际电力系统具有结构复杂、运行条件多变以及负荷不确定性等特点，使得精确建模困难重重，传统方法的应用效果大打折扣。随着智能优化算法的兴起，遗传算法（Genetic Algorithm，GA）作为其中的重要一员，凭借其基于自然选择和遗传机制的独特搜索策略，在处理复杂优化问题方面展现出了一定优势。它通过模拟生物进化过程中的选择、交叉和变异操作，对解空间进行全局搜索，具有较强的鲁棒性和通用性。然而，标准遗传算法在面对电力系统无功优化这类大规模、多约束的复杂问题时，仍存在诸如收敛速度慢、易陷入局部最优解等不足，限制了其在实际工程中的应用效果。

为了克服标准遗传算法的上述缺陷，提升电力系统无功优化的效果，本文提出一种基于改进遗传算法的电力系统无功优化方法，并以 IEEE30 节点系统为研究对象进行深入验证。通过对遗传算法进行针对性改进，旨在提高算法的收敛速度和全局搜索能力，从而实现降低电力系统网损、改善电压质量、提升系统运行稳定性与经济性的目标，为现代电力系统的安全可靠运行提供有力的技术支持。

二、电力系统无功优化问题建模

三、改进遗传算法原理

（一）标准遗传算法简介

标准遗传算法是一种模拟生物进化过程的自适应全局优化算法。它将优化问题的解编码为染色体，通过模拟自然选择、交叉和变异等遗传操作，在解空间中逐步搜索最优解。在算法初始化阶段，随机生成一个包含多个染色体的初始种群，每个染色体代表问题的一个潜在解。然后，根据适应度函数对种群中的每个染色体进行评估，适应度值越高表示该染色体对应的解越接近最优解。在选择操作中，基于轮盘赌选择等策略，按照染色体的适应度比例从种群中选择个体，适应度高的个体有更大的概率被选中，进入下一代种群，这模拟了自然界中适者生存的法则。交叉操作则是随机选择两个父代染色体，按照一定的交叉概率交换部分基因片段，生成新的子代染色体，从而实现基因的重组与信息交换，探索新的解空间。变异操作以较低的变异概率对染色体的某些基因进行随机改变，为种群引入新的基因，防止算法过早陷入局部最优。通过不断迭代执行这些遗传操作，种群逐渐向最优解进化，直到满足预设的终止条件，如达到最大迭代次数或适应度值收敛等。

四、基于改进遗传算法的电力系统无功优化流程

（二）适应度计算

针对初始种群中的每一个解，将其代入电力系统潮流计算模型中。潮流计算可采用牛顿 - 拉弗逊法、快速解耦法等经典算法，通过求解满足功率平衡约束的节点电压幅值和相角，进而计算出该解对应的目标函数值（即综合考虑有功网损和电压偏差的综合目标函数值）。这个目标函数值作为该解在当前种群中的适应度，适应度越高表示该解越接近最优解，为后续的遗传操作提供了评估依据。

（三）选择操作

依据轮盘赌选择等选择策略，按照个体的适应度比例从当前种群中选择个体进入下一代种群。轮盘赌选择策略将每个个体的适应度值映射为轮盘上的一个扇形区域，适应度越高的个体对应的扇形区域面积越大，被选中的概率也就越高。通过这种方式，模拟自然界中的适者生存机制，使得适应度高的个体有更大的机会将其基因传递到下一代种群中，推动种群朝着更优解的方向进化。