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🔥 内容介绍
1.1 研究背景与应用场景
配电网作为电力系统的末端环节，直接面向用户供电，其故障恢复速度与供电可靠性密切相关。随着分布式电源（DG）渗透率提升，传统 “故障隔离 - 负荷切除” 的恢复模式已无法充分利用 DG 的供电潜力。当配电网发生线路故障时，故障重构的核心目标是：通过调整分段开关与联络开关的通断状态，隔离故障区域，重构供电路径，实现 “非故障区域恢复供电 + DG 孤岛运行” 的协同优化，最小化失电负荷与网络损耗。
遗传算法凭借全局寻优能力强、鲁棒性高、适配非线性约束的优势，成为配电网故障重构的主流优化算法 —— 无需建立精确的数学解析模型，即可在离散开关状态空间中搜索最优重构方案，尤其适用于含 DG 的复杂配电网场景。
1.2 复现目标与核心亮点
复现目标：
基于 IEEE 33 节点配电网算例，搭建含 4 个 DG 的故障重构模型；
实现单故障（支路 28）与多故障（支路 9+22）场景下的遗传算法优化；
验证算法在 “恢复负荷最大化、网损最小化、开关操作次数最少” 多目标下的有效性。
核心亮点：
融合 DG 孤岛划分逻辑，适配高渗透率配电网实际需求；
设计拓扑修复算子，解决遗传算法易生成环网的痛点；
提供模块化 MATLAB 代码，结合 Matpower 工具箱实现潮流闭环验证。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
%如何选择新的个体
%输入变量：pop种群，fitvalue：适应度值
%输出变量：newpop选择以后的种群
function [newpop] = selection(pop,fitvalue)
%构造轮盘
[px,py] = size(pop);
totalfit = sum(fitvalue);
p_fitvalue = fitvalue/totalfit;
p_fitvalue = cumsum(p_fitvalue);%概率求和排序
ms = sort(rand(px,1));%从小到大排列
fitin = 1;
newin = 1;
while newin<=px
if(ms(newin))<p_fitvalue(fitin)
newpop(newin,:)=pop(fitin,:);
newin = newin+1;
else
fitin=fitin+1;
end
end
end
🔗 参考文献
[1]李晓明,黄彦浩,尹项根.基于改良策略的配电网重构遗传算法[J].中国电机工程学报, 2004, 24(2):6.DOI:10.3321/j.issn:0258-8013.2004.02.010.
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🌈 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位
🌈 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
