【优化配置】基于遗传算法GA重新配置配电网络（IEEE 33 和69总线系统）附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、研究背景：配电网络重构的核心痛点与 GA 算法适配性

1. 配电网络运行现状与优化需求

配电网（10kV-35kV）是电力系统 “最后一公里”，存在三大核心问题：

• 网损占比高：我国配电网综合线损率约 6%-8%，远超发达国家 3%-5% 的水平，IEEE 33 总线系统原始网损达 202.6kW

• 电压偏差大：末端节点电压易低于允许值（±7%），IEEE 69 总线系统最远节点电压偏差可达 - 12.3%

• 负荷分布不均：分支线路负荷率差异显著（部分线路超载、部分闲置），降低供电可靠性

2. 遗传算法（GA）的适配优势

配电网络重构本质是开关状态组合优化问题（分段开关 / 联络开关的通断组合），属于 NP-hard 问题。GA 作为生物启发式全局优化算法，具备三大优势：

• 离散变量适配：开关状态（0 = 断开，1 = 闭合）可通过二进制编码直接映射，无需连续化转换

• 全局搜索能力：通过选择、交叉、变异迭代，避免陷入局部最优（如传统贪心算法易忽略全局最优开关组合）

• 多目标兼容性：可同时优化网损、电压、负荷率等指标，适配复杂工程需求

二、GA 优化配电网络的核心原理与实现步骤

（一）关键问题建模

1. 编码方式设计（二进制编码）

• 编码长度：等于系统分段开关数量（IEEE 33 总线含 32 个分段开关 + 5 个联络开关；IEEE 69 总线含 68 个分段开关 + 5 个联络开关）

• 基因含义：基因位 = 1 表示对应开关闭合，=0 表示断开

• 可行性约束：编码需满足辐射状拓扑（无环网、无孤立节点），例如 IEEE 33 总线编码需保证 32 个分段开关闭合 30 个、联络开关闭合 1 个（维持辐射状）

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

global data1 NetPLoss s1 t1 Z1 u g tie Z2  ZBrL0 

global  s2 t2 R1 X1 Vol_1 pow_L1 pow_X1 data2 x0 

  x0=x';

  x2f=x0.*tie(:,:);

  g1=x2f(:,1);

  g2=x2f(:,2);

  g=[g1(g1~=0) g2(g2~=0)];

  u = g; % Otimized tie SW

  s_t = [data1(:,1), data1(:,2)];

  st1=[s_t;g]; %Add tie switch data to IEEE 33 data

  s1=st1(:,1);

  t1=st1(:,2);

  R=data1(:,3);

  X=data1(:,4);

  ZBrL0=Z1(:,3); %sqrt(Z1(:,3).^2+Z1(:,4).^2);

 W1=round([ ZBrL0; rand(numel(g(:,1)),1)],2); % tie swt random

%*********************plot graph with tie cycle switches******************

G = graph(s1,t1);

G.Edges.Weight=W1;

%*************Plot Minimum Tree with Krushal criteria********************** 

[T,pred] = minspantree(G,'Method','sparse');

rootedTree = digraph(pred(pred~=0),find(pred~=0),[]);

%*******************Minimum Tree Egdes data********************************

TE=rootedTree.Edges{:,1}; % change Table to array

s2=TE(:,1);

t2=TE(:,2);

netdata0=[s2, t2];

netdata0=sortrows(netdata0,2);

%********Inserting tie line data to Min. Span Tree Edge data***************

v=length(g(:,1));

for y=1:v

    f0=ismember(netdata0,g(y,:));

    f1=find(f0(:,1)&f0(:,2)==1);  

        R(f1,1)=2;

        X(f1,2)=2;

end

R1=R;

X1=X;

 %************************Network Power Loss and Voltage****************

 netWt=[data1(:,5) data1(:,6)];

 data2=[netdata0(:,1) netdata0(:,2) R1 X1 netWt(:,1) netWt(:,2)]; 

[Vol_1,pow_L1,pow_X1,Z2]=Voltage_fun_span1(data2);

err= (sum(Z2(:,3)-NetPLoss));%+sum(Vol_1(:,1)-15));%15

🔗 参考文献

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

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🌟 路径规划方面

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🌟 无人机应用方面

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🌟 通信方面

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交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

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