【有功-无功协调优化】基于改进多目标粒子群优化算法（小生境粒子群算法）的配电网有功-无功协调优化研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

1 研究背景与问题提出

配电网作为电力系统 "最后一公里"，其辐射状拓扑、线路阻抗比高的结构特性，叠加分布式电源（DG）高比例并网带来的双向潮流波动，导致网损过高、电压偏差超标等问题日益突出。有功功率直接影响系统频率稳定性，无功功率决定节点电压水平，二者的协调优化需通过调节 DG 出力、变压器分接头、电容器组等控制变量，在多重约束下实现多目标平衡，这对优化算法的全局搜索能力与解多样性提出了严苛要求。

传统优化方法存在显著局限：梯度法、线性规划等解析方法需简化问题假设，难以适配复杂约束场景；标准粒子群算法（PSO）在多目标优化中易陷入局部最优，帕累托解集分布均匀性差。为此，引入小生境技术改进多目标粒子群算法，成为解决配电网有功 - 无功协调优化难题的关键路径。

2 核心技术：小生境粒子群算法的改进逻辑

小生境粒子群算法通过子群划分与混沌变异双重策略突破传统 PSO 瓶颈：

• 小生境技术维持多样性：按粒子欧氏距离或适应度相似性划分子群，各子群独立维护局部最优解（Glocal），每 5-20 代动态重组子群避免僵化，确保搜索覆盖多目标最优区域；

• 混沌变异增强全局寻优：当粒子连续 5-15 代未更新个体最优（pbest）时，通过 Logistic 映射生成混沌序列（μ=3.99 时混沌性最强），对粒子位置施加 0.01-0.1 强度的动态扰动，助力跳出局部最优。

4 未来研究方向

1. 多目标扩展：纳入系统可靠性（SAIDI/SAIFI 指标）、碳排放成本等目标，适配新型电力系统 "源网荷储" 协同需求；

1. 动态优化建模：基于 CGAN 生成 DG 出力场景，结合滚动时域优化应对不确定性，提升实时调度能力；

1. 算法融合创新：耦合深度强化学习实现参数自适应调整，或与二阶锥规划结合降低计算复杂度，适配大规模配电网应用；

1. 硬件落地验证：结合智能软开关（SOP）与需求侧响应（DR），在实际配电网试点验证算法工程价值。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 李勇平.基于改进粒子群神经网络的电信业务预测模型研究[D].华南理工大学[2025-11-29].DOI:CNKI:CDMD:1.2010.047531.

[2] 唐正茂,马士虎,解德.基于外部存档的并行遗传算法在水轮机调速器参数优化中的应用[J].中国电机工程学报, 2012, 32(28):7.DOI:CNKI:SUN:ZGDC.0.2012-28-012.

[3] 常先英.粒子群优化算法的改进及应用[D].华南理工大学,2009.DOI:10.7666/d.Y1595841.

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🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 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

🌈 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

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

🌈 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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