基于遗传算法的配电网优化配置
引言
随着社会的不断发展和电力需求的增加，配电网的优化配置变得越来越重要。在分布式电源和无功补
偿装置接入配电网的背景下，如何考虑经济性、环境成本和电能质量等多个目标，进行优化配置，成
为了一个需要解决的问题。遗传算法作为一种全局优化算法，具有并行性和全局搜索能力，被广泛应
用于各种优化问题中。本文将介绍基于遗传算法的配电网优化配置方法，并以 IEEE33 节点系统进行
仿真验证。
一、配电网优化配置的背景与意义
1. 分布式电源接入配电网的背景和优势
随着可再生能源的发展和环境保护意识的增强，分布式电源接入配电网的规模不断扩大。分布式电源
具有可再生、清洁、低碳的特点，能够减少对传统火力发电厂的依赖，提高电力系统的可靠性和供电
质量。
2. 无功补偿装置对配电网的影响和作用
无功补偿装置作为一种电力设备，广泛应用于配电网中。它能够提供无功功率，平衡电力系统的无功
功率，改善电能质量，减少线损和电压波动，提高配电网的稳定性和可靠性。
二、基于遗传算法的配电网优化配置方法
遗传算法是一种模拟生物进化过程的全局优化算法，它模拟自然界生物进化的过程，通过选择、交叉
和变异等操作寻找到最优解。在配电网优化配置问题中，可以将配电设备的参数设置作为个体，将经
济性、环境成本和电能质量等指标作为适应度函数，通过遗传算法求解最优参数配置。
1. 个体表示与初始化
在遗传算法中，个体表示为一个染色体，染色体上的基因表示配电设备的参数值。在初始化阶段，随
机生成一定数量的个体作为初始种群。
2. 适应度函数的定义
适应度函数用于评估个体的优劣程度，它可以根据经济性、环境成本和电能质量等指标进行定义。例
如，经济性可以用电网总成本表示，环境成本可以用排放量表示，电能质量可以用电压波动和线损表
示。
3. 选择操作
选择操作是基于适应度值对个体进行概率选择，优秀的个体有更大的概率被选择，从而保留优秀的基
因。
4. 交叉操作
