基于遗传算法的最优潮流_case30节点#matlab代做

本文详细介绍了《基于遗传算法的最优潮流case30节点》的代码实现过程。在这个主函数中，设置了Ga算法的参数，包括节点和变压器的电压值。接着，需要调用科室、房、k中心和目标函数值等参数。发量费用、发量费用和网损是本次优化的目标。在遗传算法的迭代过程中，每一次都会调用函数进行操作。这些操作包括变异和杂交等常规算法。之后，进行适应度函数值计算，以实现最佳优化方案。

结果输出包括潮流计算结果和过程值。对于过程值，我们只需关注最终结果即可。每次迭代都会找到最优或最差的值，以便在下一次迭代中进行改进。这个过程包括单点杂交和基基础的智能算法，与上次讲解的遗传算法部分完全相同。每次迭代都会找到最小或最大的值，从而找到最佳的优化方案。

这是一个单点杂交过程，不需要对比过程值。最终结果为发电费用加总，最小值为4.0219。优化方案包括发电机出力、电压和变压器变比等信息。总体而言，这是一个接近一分钟的优化过程。这是发电机潮流计算的结果，它显示了每个节点的线路、电流、电压和流向。这是每个线路的损耗之和，加起来得到整个网络的总损耗。这些数字包括每个节点的编号和电压值、发电机的出力和效率。这个图中似乎缺少了一个叉，它代表了网损的部分，如下图所示。