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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;
