一种基于量子遗传算法优化分布式电源位置和容量的配电系统功率损耗最小化方法

本发明提供一种基于量子遗传算法的分布式发电(DG)优化配置方法，旨在实现配电系统的功率损耗最小化和电压稳定性提升。方法首先收集配电网络的基础数据，包括母线编号、电压等级、线路阻抗、母线负荷需求以及分布式电源的容量限制等。接着，采用随机数生成算法初始化一组包含不同DG配置方案的种群，并通过量子遗传算法对种群进行迭代优化。在优化过程中，利用量子选择、交叉和变异操作生成新一代配置方案，并通过适应度函数评估每个方案的功率损耗和电压水平，以逐步逼近最优解。在得到最优配置方案后，模拟不同负载条件(如负载增加或减少)，以验证和优化配置的适应性，确保在负载波动下系统仍能保持低功率损耗和电压稳定。最终输出的最优DG配置方案包括母线位置、容量及优化后的功率损耗和电压曲线，能够适应负载的动态变化。本方法可有效降低配电系统功率损耗，提高电压稳定性，为构建高效可靠的配电系统提供技术支持。