多目标遗传算法在分布式电源选址定容问题中的应用
1. 引言
分布式电源选址定容是电力系统中一个重要的问题，它涉及到电力系统的运行成本以及供电质量。为
了解决这个问题，本文提出了基于多目标遗传算法的分布式电源选址定容方法。本文首先构建了分布
式电源选址定容问题的目标函数，包括网损最低以及运行成本最低；然后采用相关赋权值等方法将多
目标模型转化为单目标模型；最后，采用遗传算法进行求解。
2. 目标函数的构建
本文的目标函数是为了找到最佳的分布式电源配置方案。首先，我们要实现网损最低，这可以帮助提
高电力系统的供电质量。其次，我们要实现运行成本最低，这可以帮助降低电力系统的运行费用。通
过综合考虑这两个目标，我们可以得到一个综合的目标函数。
3. 多目标模型的转化
在实际问题中，多目标模型往往难以直接求解。因此，本文采用相关赋权值等方法将多目标模型转化
为单目标模型。通过对目标函数的赋权值，可以将多目标转化为单目标来进行求解，这样可以简化问
题的求解过程。
4. 遗传算法的求解
遗传算法是一种基于进化论的优化算法，在求解分布式电源选址定容问题中具有很好的适应性和鲁棒
性。遗传算法模拟了进化的过程，通过选择、交叉和变异等操作对候选解进行逐代优化，最终找到最
优解。
5. 算法实现与结果分析
本文的算法实现基于 MATLAB 平台，通过编写代码，实现了分布式电源选址定容问题的求解。经过大
量的实验和测试，我们得到了一组优化的电源配置结果以及选址结果。同时，我们还给出了每个节点
的网损以及配置前后的电压幅值，这些结果对于电力系统的运行和管理具有很大的参考价值。
6. 结论
本文提出了一种基于多目标遗传算法的分布式电源选址定容方法，并在 MATLAB 平台上进行了算法实
现。实验结果表明，本文提出的算法可以有效地求解分布式电源选址定容问题，并得到一组优化的电
源配置结果。这些结果对于提高电力系统的供电质量和降低运行成本具有重要的意义。
7. 参考文献
[1] Optimal Siting and Sizing of Distributed Generation in Radial
Distribution System using Genetic Algorithm
