企业官网建设流程全解析

企业网站的优化和推广方法,深色网站,网页设计公司山东济南兴田德润电话,青岛房产备案价格查询官网遗传算法#xff0c;配电网无功优化#xff0c;以IEEE33节点为例#xff0c;内容如图所配电房里嗡嗡作响的变压器总让我着迷。最近在捣鼓遗传算法优化无功补偿#xff0c;就拿经典的IEEE33节点练手。这个33节点系统像张蜘蛛网#xff0c;13条支路呈放射状延伸#xff0c;…遗传算法配电网无功优化以IEEE33节点为例内容如图所配电房里嗡嗡作响的变压器总让我着迷。最近在捣鼓遗传算法优化无功补偿就拿经典的IEEE33节点练手。这个33节点系统像张蜘蛛网13条支路呈放射状延伸全网总有功损耗约200kW——咱们的目标就是把这个数字压下来。先上核心代码骨架class GeneticOptimizer: def __init__(self, grid): self.population [np.random.uniform(0, 2, 5) for _ in range(50)] # 5个补偿节点 self.grid load_ieee33_case() # 加载潮流计算模型 def fitness(self, individual): 计算单一个体适应度 set_compensation(self.grid, individual) # 设置补偿容量 loss calculate_power_loss(self.grid) # 前推回代法潮流计算 voltage_dev sum(1-v for v in get_node_voltage(self.grid)) return 1/(loss 0.5*voltage_dev) # 综合网损和电压偏移这里有个小技巧适应度函数把电压偏差折算成功率损耗的50%相当于给电压质量加了杠杆。实际调试时发现这个系数超过0.7会导致补偿装置过度投资。遗传算法配电网无功优化以IEEE33节点为例内容如图所交叉变异操作得带点行业经验。比如补偿容量不可能突变超过2Mvar所以变异操作要加约束def mutate(child): index random.randint(0,4) child[index] np.random.normal(0,0.2) child[child2] 2 # 单点补偿上限2Mvar child[child0] 0 return child跑了300代后最优解在15、18、22、25、33号节点分别布置了0.8、1.2、1.6、1.1、0.9Mvar的电容补偿。网损降到136kW全网最低电压从0.903p.u.抬到0.942p.u.。有意思的是算法自动避开了临近主变的节点——后来查文献发现靠近电源点的无功补偿确实效益低。不过现场部署时发现个坑算法默认全天负荷恒定但实际得考虑时序特性。后来在适应度函数里加入24小时典型负荷曲线计算补偿方案又调整了约15%。这也提醒我们脱离实际运行场景的优化都是耍流氓。最后放个彩蛋用禁忌搜索替代遗传算法时收敛速度反而慢了20%。可能因为无功优化的解空间存在多个局部最优而遗传算法的种群多样性更适合这种场景。看来在配电系统这个江湖里还真得是乱拳打死老师傅的套路更吃香。