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🔥 内容介绍
分布式发电（Distributed Generation, DG）是指靠近负荷中心或能源产地的小型发电系统（如光伏、风电、燃气轮机、储能电站），其核心特性是 “就地生产、就地消纳”，可有效降低电网输电损耗、提升可再生能源利用率，是新型电力系统 “源网荷储” 协同发展的关键组成部分。
DG 位置优化是指在配电网规划中，通过科学选址确定 DG 的安装节点，实现 “经济性、可靠性、环保性” 三大目标平衡：
- 经济性：降低配电网线损（DG 就近供电减少输电损耗，线损率可从 8%-10% 降至 3%-5%）、延缓电网升级投资（DG 分担负荷压力，避免配变、线路过载导致的扩容成本）；
- 可靠性：提升负荷供电可靠性（DG 可作为备用电源，在电网故障时支撑关键负荷，停电时间缩短 50% 以上）、改善电压质量（DG 输出功率可补偿线路电压降，电压偏差控制在 ±5% 标准范围内）；
- 环保性：增加可再生能源消纳比例（光伏、风电等 DG 替代燃煤发电，减少 CO₂排放，每 MW 光伏年减排约 800 吨 CO₂）、降低电网整体碳排放强度。
例如，在城市配电网中，若 DG 选址不当（如安装在负荷稀疏的偏远节点），会导致 DG 出力需远距离传输，不仅增加线损，还可能引发局部电压越限；而将光伏 DG 安装在商业负荷密集的城区节点，可实现 “白天负荷高峰与光伏出力高峰匹配”，最大化就地消纳率，提升优化效益。
分布式发电位置优化的核心影响因素
DG 位置优化需综合考虑配电网拓扑、负荷分布、DG 类型等多因素，这些因素直接决定优化目标的实现效果，主要包括：
| 影响因素 | 具体表现 | 对选址的影响 |
| 配电网拓扑结构 | 节点连接关系、线路阻抗、电压等级（如 10kV、0.4kV） | 线路阻抗大的区域（如偏远郊区）需优先选址 DG 以补偿电压降；环网结构比辐射网更易适配多 DG 选址 |
| 负荷分布特性 | 负荷密度（如 kW/km²）、负荷类型（居民负荷、商业负荷、工业负荷）、负荷时序变化 | 商业负荷密集区（白天高负荷）优先选址光伏 DG；工业负荷稳定区可选址燃气轮机 DG 实现基荷支撑 |
| DG 类型与特性 | 出力特性（光伏 / 风电的间歇性、燃气轮机的可控性）、额定容量、功率因数 | 间歇性 DG（光伏）需靠近灵活负荷（如可调节工商业负荷）选址，减少出力波动对电网的影响 |
| 电网约束条件 | 节点电压上限（如 10.5kV）、线路电流限额（如 400A）、DG 接入容量限制 | 选址需避开电压易越限的节点（如线路末端）；线路过载节点需优先选址 DG 以降低潮流 |
| 经济性指标 | DG 投资成本、运维成本、网损成本、补贴政策 | 靠近负荷中心选址可降低网损成本，但需权衡土地租金（城区节点土地成本高于郊区） |
这些因素的耦合作用使 DG 位置优化成为复杂的多约束、多目标优化问题，传统经验性选址方法（如 “负荷中心就近选址”）难以兼顾所有因素，需采用科学的优化算法实现全局最优。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
% Bus Bus Voltage Angle ---Load---- -------Generator------------Static Mvar
% No code Mag. Degree MW Mvar MW Mvar Qmin Qmax +Qc/-Ql
% busdata=[1 1 1.05 0 0 0 260.2 -16.1 0 0 0
% 2 2 1.043 -5.48 21.7 12.7 40 50 -40 50 0
% 3 0 1.021 -7.96 2.4 1.2 0 0 0 0 0
% 4 0 1.012 -9.62 7.6 1.6 0 0 0 0 0
% 5 2 1.01 -14.37 94.2 19 0 37 40 -40 0
% 6 0 1.01 -11.34 0 0 0 0 0 0 0
% 7 0 1.002 -13.12 22.8 10.9 0 0 0 0 0
% 8 2 1.01 -12.1 30 30 0 37.3 40 -10 0
% 9 0 1.051 -14.38 0 0 0 0 0 0 0
% 10 0 1.045 -15.97 5.8 2 0 0 0 0 0.19
% 11 2 1.062 -14.39 0 0 0 16.2 24 -6 -8.5
% 12 0 1.057 -15.24 11.2 7.5 0 0 0 0 0
% 13 2 1.051 -15.24 0 0 0 10.6 24 -6 -10
% 14 0 1.042 -16.13 6.2 1.6 0 0 0 0 0
% 15 0 1.038 -16.22 8.2 2.5 0 0 0 0 0
% 16 0 1.045 -15.83 3.5 1.8 0 0 0 0 0
% 17 0 1.04 -16.14 9 5.8 0 0 0 0 0
% 18 0 1.028 -16.82 3.2 0.9 0 0 0 0 0
% 19 0 1.026 -17 9.5 3.4 0 0 0 0 0
% 20 0 1.03 -16.8 2.2 0.7 0 0 0 0 0
% 21 0 1.033 -16.42 17.5 11.2 0 0 0 0 0
% 22 0 1.033 -16.41 0 0 0 0 0 0 0
% 23 0 1.027 -16.61 3.2 1.6 0 0 0 0 0
% 24 0 1.021 -16.78 8.7 6.7 0 0 0 0 0.043
% 25 0 1.017 -16.35 0 0 0 0 0 0 0
% 26 0 1 -16.77 3.5 2.3 0 0 0 0 0
% 27 0 1.023 -15.82 0 0 0 0 0 0 0
% 28 0 1.007 -11.97 0 0 0 0 0 0 0
% 29 0 1.003 -17.06 2.4 0.9 0 0 0 0 0
% 30 0 0.992 -17.94 10.6 1.9 0 0 0 0 0];
% for a=1:jum_DG
% busdata((busPQ(1,a+jum_DG*2)),7)=busdata((busPQ(1,a+jum_DG*2)),7)+busPQ(1,a);
% busdata((busPQ(1,a+jum_DG*2)),8)=busdata((busPQ(1,a+jum_DG*2)),8)+busPQ(1,a+jum_DG);
% end
% Line code
% Line code
% Bus bus R X 1/2 B = 1 for lines
% nl nr p.u. p.u. p.u. > 1 or < 1 tr. tap at bus nl
% linedata=[1 2 0.0192 0.0575 0.02640 1
% 1 3 0.0452 0.1852 0.02040 1
% 2 4 0.0570 0.1737 0.01840 1
% 3 4 0.0132 0.0379 0.00420 1
% 2 5 0.0472 0.1983 0.02090 1
% 2 6 0.0581 0.1763 0.01870 1
% 4 6 0.0119 0.0414 0.00450 1
% 5 7 0.0460 0.1160 0.01020 1
% 6 7 0.0267 0.0820 0.00850 1
% 6 8 0.0120 0.0420 0.00450 1
% 6 9 0.0 0.2080 0.0 1
% 6 10 0 .5560 0 1
% 9 11 0 .2080 0 1
% 9 10 0 .1100 0 1
% 4 12 0 .2560 0 1
🔗 参考文献
[1]徐雷.基于改进粒子群算法的电力系统无功优化[D].西华大学[2025-09-17].DOI:CNKI:CDMD:2.1016.283281.
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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
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
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
🌟图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
🌟 路径规划方面
旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化
🌟 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划、
🌟 通信方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配
🌟 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测
🌟电力系统方面
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🌟 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀
🌟 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别
🌟 车间调度
零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP
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