基于小生境自适应遗传算法的配电网无功优化研究的中期报告本研究旨在通过小生境自适应遗传算法，对配电网进行无功优化，以降低无功损耗和提高电网的功率因数。在前期研究中，我们已经完成了以下工作：1.对配电网的拓扑结构进行了建模和分析，确定了各节点的功率因数和无功功率的关系；2.建立了无功优化的数学模型，包括目标函数和约束条件，并通过MATLAB编程实现了该模型；3.对传统的遗传算法进行了学习和探究，同时结合小生境的思想，设计了基于小生境自适应遗传算法的优化算法。目前，我们已经完成了对算法的实现，通过仿真实验进行了测试和调试，得到以下初步结果：1.相对于传统的遗传算法，基于小生境的自适应遗传算法在收敛速度和优化结果方面都有较大的提升；2.在优化过程中，该算法能够较快的找到全局最优解，并得到了比较稳定的优化结果；3.实验结果表明，经过优化后的配电网功率因数明显提高，无功损耗降低较为显著。接下来，我们将继续完善算法细节，并进行更多的实验验证。同时，将考虑结合其他优化算法进行比较和探究，为配电网无功优化提供更多的思路和参考。