多目标遗传算法电力系统系统分布式电源选址定容（matlab程序）_mpc=case14; mpc.branch ;

0.代码链接

多目标遗传算法电力系统系统分布式电源选址定容（matlab程序）_基于多目标粒子群算法在分布式电源选址和定容中的应用资源-CSDN文库

1.简述

     为降低能源的消耗,我国提出适度限制火电发展的计划,并出台一系列鼓励发展分布式电源的政策,分布式电源在配电网上的位置和容量将会影响配电网的运行,通过遗传算法研究微电网DG选址定容。

2.部分代码

%% 设置种群迭代参数
iter_max=70;  %迭代次数    
no_of_pop=60;     %种群数量 
prop_crsval=0.7;   %交叉概率
no_of_crs=2*round(prop_crsval*no_of_pop/2);  

prop_mutval=0.3;    %突变概率                          
no_of_mut=round(prop_mutval*no_of_pop);   
mu=0.02;   
sigma=2;
%  runpf(case14)
mpc=case14;
mpc.branch ;
%% 初始化种群
int_tmp_pop.Position=[];
int_tmp_pop.Cost=[];
int_tmp_pop.Rank=[];
int_tmp_pop.DominationSet=[];
int_tmp_pop.DominatedCount=[];
int_tmp_pop.CrowdingDistance=[];% 拥挤度
%储存每次迭代结果
population_func_data=repmat(int_tmp_pop,no_of_pop,1);

。。。。。。。

3.运行结果

4.参考文献

[1]宋雷震,高沂.基于改进DNA遗传算法的微电网DG选址定容研究[J].黑龙江工业学院学报(综合版),2020,20(10):81-87.DOI:10.16792/j.cnki.1672-6758.2020.10.016.

[2]王涛,贺春光,周兴华等.基于分布式电源选址定容的配网降损方法研究[J].可再生能源,2020,38(09):1246-1251.DOI:10.13941/j.cnki.21-1469/tk.2020.09.018.