为更好地解决分布式电源选址定容问题，提出一种改进的多目标遗传算法。之后，考虑投资成本、网损以及电压稳定性三因素建立了一个三目标的数学模型，并采用上述多目标遗传算法对模型求解。最后利用 IEEE-14节点系统仿真来验证所提算法在分布式电源选址定容方面的有效性。

多目标遗传算法在电力系统中的应用已经成为当前研究的热点之一。其中，分布式电源选址定容问题是一个关键的研究领域，对于提高电力系统的可靠性和经济性具有重要意义。本文将以IEEE14节点的电力系统为基础，利用多目标优化的遗传算法来解决分布式电源选址定容问题。

首先，我们需要明确选址定容的目标。这包括减少系统的网损、提高容量和以及保持电压的稳定值在合理范围内。通过多目标优化的遗传算法，我们可以同时考虑这些目标并找到一个较好的平衡。

在进行遗传算法求解之前，我们需要确定适应度函数和编码方式。对于电力系统的分布式电源选址定容问题，适应度函数可以定义为系统目标的加权和。编码方式可以采用二进制编码，将电力系统的节点表示为一个二进制向量，其中的每一位代表对应节点是否安装分布式电源。

遗传算法的基本流程包括初始化种群、选择操作、交叉操作、变异操作和替换操作。在初始化种群阶段，我们随机生成一组初始解，代表电力系统中每个节点是否安装分布式电源。然后，通过选择操作，根据适应度函数的值选择优秀的个体进入下一代。接着，通过交叉操作和变异操作，产生新的个体，并保持种群的多样性。最后，通过替换操作，将新的个体替换原有的个体，形成新的种群。

在每一代中，我们需要计算每个个体的适应度值。这可以通过模拟电力系统的运行过程来实现。具体而言，我们可以使用潮流计算方法来计算系统的网损、容量和以及电压稳定值。通过调整分布式电源的位置和容量，我们可以不断优化这些目标，并找到最优的解。

对于有DG和无DG电压分布两种情况，我们需要分别进行求解。对于无DG的情况，我们可以通过调整节点的负载来实现容量的优化，并通过优化电网的拓扑结构来减少网损。而对于有DG的情况，我们可以通过选择合适的节点安装分布式电源，并调整其容量来实现目标的优化。