分布式电源优化配置：遗传算法在电力系统中的应用

1. 项目背景与核心问题

在电力系统规划中，分布式电源(Distributed Generation, DG)的选址和容量确定是一个关键挑战。随着可再生能源占比提升，传统"大电网集中供电"模式正在向"集中式与分布式相结合"的形态转变。以IEEE 33节点系统为例，当风光等间歇性电源接入配电网时，会引发三个核心问题：

1. 电压稳定性问题：DG接入改变了原有潮流的单向流动特性，可能导致某些节点电压越限（通常要求0.95-1.05 p.u.）
2. 网损波动问题：DG出力与负荷的时空不匹配会增大线路损耗（典型配电网中网损约占总发电量的3-7%）
3. 经济环保平衡问题：DG建设成本（光伏约$1000/kW）、运行维护成本与减排效益需要综合考量

2. 数学模型构建

2.1 目标函数设计

采用多目标优化框架，将三个关键指标归一化处理：

code复制min F = w1*Cost + w2*Emission + w3*Ploss

其中权重系数满足w1+w2+w3=1，通过熵权法确定具体取值。

2.1.1 经济成本项

code复制Cost = C_inv + C_om - C_salvage

• 投资成本C_inv采用年金形式计算：

  matlab复制C_inv = sum(P_DG.*Cost_DG).*CRF  % CRF为资本回收系数
  

• 运行维护成本与发电量正比：

  matlab复制C_om = sum(E_DG.*Cost_om)
  

2.1.2 环境惩罚项

采用CO2排放当量计算：

matlab复制Emission = sum(E_DG.*EF_grid - E_DG.*EF_DG)

其中EF_grid为电网排放因子（典型值0.6-1.2 kgCO2/kWh）

2.1.3 网损计算

采用前推回代潮流算法，核心代码段：

matlab复制for iter = 1:max_iter
    % 前推计算节点电流
    I = conj(S./V);
    % 回推计算线路功率
    for k = length(branch):-1:1
        S(k) = sum(S(child{k})) + Z(k)