【配电变电站的最佳位置和容量】基于遗传算法的最优配电变电站放置(Matlab代码实现）

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码实现

---

💥1 概述

基于遗传算法的最优配电变电站放置

为了实现配电变电站的最佳位置和容量的选择，我们建立了一个基于遗传算法的优化程序。该程序考虑了以下几个关键因素：负载数据、现有变压器和新变压器的容量、变压器负载系数和设计功率因数、以及可用的变压器类型。通过对这些因素进行综合分析和优化，我们能够实现最佳配置和分配。

首先，程序会接收输入的负载数据，包括每个负载块的有功功率和其坐标（X-Y）。同时，现有变压器和其容量也会作为输入考虑在内。此外，对于即将增加的新变压器，程序也需要候选点的信息。

接下来，我们通过遗传算法搜索最佳的配电变电站分配和配置方案。优化的目标包括安装成本、变压器损耗、以及典型低压损耗和欠压发生的约束。通过遗传算法的迭代过程，程序能够找到最优的解决方案，并将其输出到Excel文件“RESULT.xls”中。

在该Excel文件中，您将找到所有选择和设计的变压器容量、X-Y电缆以及每个负载与变压器之间的连接关系。这将为您提供一个全面而清晰的视图，以便您了解最佳分配和配置的结果。

请注意，该程序基于遗传算法的优化方法能够提供有效而可行的解决方案，同时考虑了多个关键因素和约束条件。它将帮助您在配电变电站的位置选择和容量配置上做出更加明智的决策，从而优化整个配电网络的运行效率与可靠性。

📚2 运行结果

部分代码：

% Begin initialization code - DO NOT EDIT
gui_Singleton = 1;
gui_State = struct('gui_Name',       mfilename, ...
                   'gui_Singleton',  gui_Singleton, ...
                   'gui_OpeningFcn', @DSP_OpeningFcn, ...
                   'gui_OutputFcn',  @DSP_OutputFcn, ...
                   'gui_LayoutFcn',  [] , ...
                   'gui_Callback',   []);
if nargin && ischar(varargin{1})
    gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1});
end

if nargout
    [varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
else
    gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
end
% End initialization code - DO NOT EDIT

% --- Executes just before DSP is made visible.
function DSP_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin)
% This function has no output args, see OutputFcn.
% hObject    handle to figure
% eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)
% varargin   command line arguments to DSP (see VARARGIN)

% Choose default command line output for DSP
handles.output = hObject;

% Update handles structure
guidata(hObject, handles);

% UIWAIT makes DSP wait for user response (see UIRESUME)
% uiwait(handles.figure1);

% --- Outputs from this function are returned to the command line.
function varargout = DSP_OutputFcn(hObject, eventdata, handles) 
% varargout  cell array for returning output args (see VARARGOUT);
% hObject    handle to figure
% eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)

% Get default command line output from handles structure
varargout{1} = handles.output;

function generations_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject    handle to generations (see GCBO)
% eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)

% Hints: get(hObject,'String') returns contents of generations as text
%        str2double(get(hObject,'String')) returns contents of generations as a double

🎉3 参考文献

文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。

[1]言宇.基于改进遗传算法的配电网最优无功补偿研究[D].湖南大学,2006.DOI:10.7666/d.y893111.

[2]张亚璇,严萃群,唐巍,等.基于改进遗传算法的新建变电站中压配电网规划[J].电力系统保护与控制, 2011, 39(4):6.DOI:10.3969/j.issn.1674-3415.2011.04.013.

🌈4 Matlab代码实现