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资源介绍:
基于改进遗传算法的含DG中压配电网时序无功优化程序，调控主变抽头、并联电容器与光伏逆变器无功出力,基于改进遗传算法的含DG中压配电网时序无功优化程序，调控主变抽头、并联电容器与光伏逆变器无功出力,含DG的配电网时序无功优化程序 %程序名称： 基于IGA的中压配电网电压调控优化主程序 %程序方法：1、改进遗传算法 %程序对象：含DG下中压配电网电压调控 %优化对象：1.主变抽头档位 % 2.并联电容器组数 % 3.光伏可调无功出力 %决策变量：主变抽头档位--并联电容器组数)---光伏逆变器无功出力 ,关键词：DG配电网；时序无功优化；IGA算法；主变抽头档位；并联电容器组数；光伏可调无功出力；电压调控优化。,含DG配电网时序无功优化主程序：基于改进遗传算法的中压电压调控程序
基于 IGA 的中压配电网含 DG 时序无功优化程序
一、程序名称及方法
程序名称：基于改进遗传算法的中压配电网电压调控优化主程序
程序方法：本程序采用改进遗传算法（IGA）对含分布式发电（DG）的中压配电网进行时序
无功优化。
二、程序对象及优化对象
程序对象：本程序针对含 DG 的中压配电网进行电压调控，通过优化相关参数实现配电网的
无功优化。
优化对象：
1. 主变抽头档位：主变压器是电力系统中的重要设备，其抽头档位直接影响系统电压水平，
因此是本程序的重要优化对象。
2. 并联电容器组数：并联电容器是电力系统中的无功补偿设备，通过调整其组数可以有效
地调节系统无功功率，提高系统电压质量。
3. 光伏可调无功出力：在含 DG 的配电网中，光伏发电设备也具有调节无功出力的能力，
因此也是本程序的重要优化对象。
三、决策变量
本程序的决策变量为主变抽头档位、并联电容器组数以及光伏逆变器无功出力。这些变量的
合理配置将直接影响配电网的电压质量和无功功率平衡。
四、程序流程
1. 数据采集：首先，程序需要采集配电网的实时数据，包括各节点的电压、电流、功率等。
2. 初始化：根据采集的数据，初始化主变抽头档位、并联电容器组数以及光伏逆变器无功
出力的范围。
3. 编码与解码：将决策变量进行编码，以便于遗传算法的操作。解码则是将遗传算法得到
的解转换为实际的决策变量。
4. 适应度函数设计：根据配电网的电压质量和无功功率平衡要求，设计适应度函数。适应
度函数将用于评估解的优劣。
5. 遗传算法操作：运用改进遗传算法对决策变量进行优化，得到最优的配置方案。
6. 结果输出：将最优的配置方案输出，供运行人员参考或直接应用于配电网中。
五、总结
本程序基于改进遗传算法，对含 DG 的中压配电网进行时序无功优化。通过优化主变抽头档
位、并联电容器组数以及光伏逆变器无功出力等决策变量，实现配电网的无功优化，提高系
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