基于蝴蝶优化算法解决最优无功功率分配问题【IEEE30节点】附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、研究背景与问题本质

在电力系统运行中，无功功率是维持节点电压稳定、降低网损、保障系统安全经济运行的关键要素。随着新能源并网规模扩大与负荷特性复杂化，传统依赖经验调度或单一算法的无功功率分配方案，逐渐暴露出电压调节响应慢、网损优化不彻底、多约束下寻优效率低等问题。IEEE30 节点系统作为电力系统分析的经典测试系统，包含 6 个发电机节点、24 个负荷节点与 41 条支路，其无功功率供需平衡与优化分配，直接影响系统整体运行性能。

最优无功功率分配的核心目标是在满足系统安全约束（如节点电压上下限、发电机无功出力限制、变压器分接头调节范围）的前提下，通过优化无功电源（发电机、并联电容器、静止无功补偿器等）的出力分配，实现网损最小化、电压稳定性最大化或综合运行成本最低化。传统求解算法如遗传算法、粒子群优化算法，存在易陷入局部最优、收敛速度慢等缺陷；而蝴蝶优化算法（Butterfly Optimization Algorithm, BOA）基于蝴蝶觅食行为中的 “嗅觉 - 视觉” 搜索机制，具有全局寻优能力强、参数设置简单、收敛速度快的优势，为解决 IEEE30 节点系统的复杂无功优化问题提供了新路径。

二、相关理论与问题建模

（二）IEEE30 节点系统最优无功功率分配建模

四、算法改进方向与工程应用建议

（一）BOA 改进方向

1. 自适应参数调节：当前 BOA 的感知系数

   c

   采用固定衰减方式，可结合迭代过程中适应度变化率动态调整

   c

   与

   α

   ，如当适应度停滞时，增大

   c

   增强全局搜索，加快寻优突破。

1. 混合搜索机制：将 BOA 与局部搜索能力强的算法（如模拟退火算法）结合，在全局最优位置附近执行局部精细化搜索，进一步提升寻优精度。

1. 多目标优化拓展：当前模型以网损最小化为单一目标，可拓展为 “网损最小化 + 电压稳定性最大化 + 无功成本最低化” 的多目标优化，通过加权求和或帕累托最优解排序，满足不同运行场景需求。

（二）工程应用建议

1. 实时数据融合：在实际 IEEE30 节点系统应用中，需结合 SCADA（监控与数据采集）系统实时获取负荷、电压、支路功率数据，动态更新潮流计算模型，确保优化方案的时效性。

1. 约束动态调整：当系统发生故障（如支路跳闸、发电机停运）时，需实时调整无功电源出力约束与电压约束范围，通过 BOA 的快速寻优能力，生成应急无功分配方案，避免电压崩溃。

1. 分层控制策略：将 IEEE30 节点系统按区域划分，采用 “全局 BOA 优化 + 区域本地调节” 的分层控制，减少全局计算量，提升无功优化的响应速度，适应新能源出力波动与负荷变化的动态场景。

五、结论

针对 IEEE30 节点系统的最优无功功率分配问题，蝴蝶优化算法通过模拟蝴蝶 “嗅觉 - 视觉” 寻优机制，在网损优化、电压稳定控制与收敛速度方面均表现出显著优势：相较于遗传算法与粒子群优化算法，BOA 的网损降低率提升 5%-8%，节点电压最大偏差减少 25%-50%，收敛迭代次数减少 25%-47%。该算法不仅为 IEEE30 节点系统的无功优化提供了高效解决方案，其参数设置简单、全局寻优能力强的特点，也为更大规模电力系统（如 IEEE118 节点、IEEE300 节点）的无功功率分配问题提供了参考，具有较高的理论价值与工程应用前景。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 薛贸方.基于改进粒子群算法的分布式电源配电网无功优化研究[D].华北电力大学(北京),2023.

[2] 陈功贵刘利兰郭艳艳郭飞.基于改进引力搜索算法的无功优化仿真研究[J].实验技术与管理, 2016, 33(5):113-116,120.

[3] 程宇旭.基于改进粒子群算法的微电网能量优化调度研究及实现[D].中南大学,2014.

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2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

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