【电力系统】基于遗传算法实现电力系统中的有功功率损耗最小化附matlab代码

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⛄ 内容介绍

​该项目提出了一个通用遗传算法功能的设计和实现，该功能为用户提供多种选择，以便根据需要优化其性能。本文利用该算法求解 n 节点系统的最优潮流问题。只有连续的控制变量，即机组有功功率输出和发电机-母线电压幅值建模。遗传算法适应度函数中包含了一些功能运行约束，如松弛总线实际功率限制、负载总线电压幅值限制和发电机无功功率等。为了提高算法的效率和准确性，引入了先进的和特定问题的算子。自从 Carpentier 将其作为网络约束经济调度引入以及 Dommel 和 Tinney 将其定义为最优潮流(OPF)以来，OPF 问题一直是人们研究的热点。OPF 优化电力系统的运行目标函数(如热力资源的运行成本) ，同时满足一组系统运行约束，包括电网所规定的约束。OPF 已广泛应用于电力系统的运行和规划。在电力部门结构调整之后，OPF 被用来评估电价的空间变化，并作为一种拥堵管理和定价工具。在其最一般的公式中，OPF 是一个非线性、非凸、大规模、静态的最佳化问题，同时具有连续和离散的控制变量。即使在没有非凸的机组运行费用函数、机组禁区和离散控制变量的情况下，由于存在非线性(AC)潮流等式约束，OPF 问题也是非凸的。离散控制变量的存在，如可切换的并联装置，变压器抽头位置和移相器，进一步复杂化问题的解决方案。由于这个原因，我们已经限制使用离散变量在我们的解决方案。数学规划的方法，如非线性规划(NLP) ，二次规划(QP)和线性规划(LP)已被用来解决 OPF 问题。基于数学规划方法的 OPF 程序每天都被用来解决非常大的 OPF 问题。然而，它们不能保证收敛到一般非凸 OPF 问题的全局最优解，尽管在感兴趣区域内存在一些关于 OPF 解的唯一性的经验证明。非凸 OPF 目标函数的处理，以及单元禁止操作区域的处理，也给 OPF 的数学规划带来了问题

⛄ 部分代码

clc;

clear;

close all;

mpc=loadcase('case30');

data=mpc;

ng=length(mpc.gen(:,1))-1;

flag=1;

Vg=mpc.gen(1:end,6);

S.nVar=2*ng + 1;                         % Number of Dimensions

% VarSize=[1 S.nVar];                

% VarSize_P=[1 ng];

% VarSize_V=[1 ng+1];

Pgmin=data.gen(2:end,10);

Pgmax=data.gen(2:end,9);

Vgmin=ones(length(Vg),1)*0.94;

Vgmax=ones(length(Vg),1)*1.06;

S.Xmin=[Pgmin;Vgmin];

S.Xmax=[Pgmax;Vgmax];

%% GA Parameters

S.MaxIt=200;     

S.nPop=30;       

S.p_cross=0.8;                 % Crossover Percentage

z=toc;

disp('Time elapsed in the optimiation is');

disp(z);

disp(['Best Solution is :']);

disp(Best_Sol);

figure;

semilogy(BestCost,'LineWidth',2);

% plot(BestCost,'LineWidth',2);

xlabel('Iteration');

ylabel('Cost');

grid on;

⛄ 运行结果

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