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[child>2] = 2 # 单点补偿上限2Mvar child[child<0] = 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。
