一种基于遗传算法的定容分布式电源发电最优选址及容量分配方法

摘要

本发明公开了一种基于遗传算法的定容分布式电源发电最优选址及容量分配方法，包括：步骤1，依据电网拓扑结构和分布式电源发电数据，建立数学模型，并依据接入点的容量和位置初始化种群，直至获得符合约束条件的初始种群，将初始种群作为第一代种群进行遗传操作；步骤2，对种群进行遗传操作；步骤3，若最后一代种群中的最优个体满足约束条件，则该个体为最优解，若最后一代种群中的最优个体不满足约束条件，将约束条件改为不等式约束，并设置允许误差，对满足不等式约束的个体进行筛选，得到近似最优解。本发明能够获得最佳接入点位置和相应容量，提高了分布式电源发电的利用率，降低了电网的损耗和建设成本。

主权项

一种基于遗传算法的定容分布式电源发电最优选址及容量分配方法，其特征在于，包括：步骤1，依据电网拓扑结构和分布式电源发电数据，建立数学模型，并依据接入点的容量和位置初始化种群，直至获得符合约束条件的初始种群，将初始种群作为第一代种群进行遗传操作；步骤2，根据目标函数计算当代种群的适应度，保留其中的若干最优个体；针对当代种群，采用自适应遗传算子进行选择、交叉和变异，得到子代种群；根据目标函数计算子代种群的适应度，将最差的若干个体替换为父代所保留的最优个体；若满足终止条件，则进入步骤3，否则重复本步骤；步骤3，若最后一代种群中的最优个体满足约束条件，则该个体为最优解，若最后一代种群中的最优个体不满足约束条件，将约束条件改为不等式约束，并设置允许误差，对满足不等式约束的个体进行筛选，得到近似最优解。