基于改进的粒子群算法PSO求解电容器布局优化问题HV配电中的功率损耗和成本 IEEE34节点附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、研究背景与意义

在高压（HV）配电系统中，无功功率失衡是导致功率损耗增加、电压质量下降、运行成本上升的核心问题。电容器作为无功功率补偿的关键设备，其布局优化（包括安装节点选择与补偿容量配置）直接决定 HV 配电系统的经济运行效率与供电可靠性。IEEE34 节点系统作为国际通用的 HV 配电标准测试系统，其节点分布、线路参数与负荷特性贴合实际工程场景，成为验证电容器布局优化方法有效性的典型载体。

传统电容器布局优化方法存在明显局限：解析法（如牛顿 - 拉夫逊法、潮流计算法）虽能精准计算潮流分布，但需依赖精确的系统模型，且在多变量、多约束场景下易陷入局部最优；常规启发式算法（如标准 PSO、遗传算法）虽能处理复杂优化问题，但在 IEEE34 节点这类多节点系统中，易出现收敛速度慢、种群多样性退化、难以平衡多目标（功率损耗与成本）冲突等问题。

改进粒子群算法（Improved Particle Swarm Optimization, IPSO）通过对惯性权重、学习因子、种群更新策略的优化，可有效提升算法的全局搜索能力与收敛精度，同时具备处理多目标优化问题的灵活性。将 IPSO 应用于 IEEE34 节点系统电容器布局优化，既能精准求解无功功率补偿方案，又能兼顾功率损耗最小化与投资成本最低化的双重目标，具有重要的理论与实践价值：理论上，丰富 HV 配电系统无功优化的算法体系，为多节点、多目标优化问题提供新的求解思路；实践中，可为电力公司提供经济高效的电容器布局方案，降低 HV 配电系统运行损耗，减少设备投资成本，推动配电系统向节能化、经济化方向发展。

二、相关理论基础

四、研究结论与展望

（一）研究结论

本研究针对 HV 配电 IEEE34 节点系统的电容器布局优化问题，提出基于改进粒子群算法（IPSO）的优化方法，通过理论建模与实验验证，得出以下结论：

1. IPSO 算法通过自适应惯性权重、动态学习因子与约束处理机制，有效突破了标准 PSO 的局限性，在 IEEE34 节点系统中，其功率损耗优化效果比标准 PSO 提升 11.4%，收敛速度提升 27.6%，同时确保节点电压 100% 合格，兼顾了优化精度、收敛速度与约束满足度。

1. 构建的双层编码与多目标适应度函数，精准匹配了电容器布局优化的 “离散 + 连续” 混合变量特性与双目标需求，实现了安装节点选择与补偿容量配置的协同优化，为多变量、多约束的配电系统优化问题提供了可行的编码与适应度设计思路。

1. 前推回代法与 IPSO 的深度集成，确保了潮流计算的精准性与算法优化的高效性，IPSO 优化方案使 IEEE34 节点系统的功率损耗降低 42.9%，投资成本控制在 10.5 万元，具备显著的工程应用价值，可直接为电力公司的电容器配置决策提供技术支持。

（二）研究展望

尽管本研究取得了阶段性成果，但仍有进一步拓展的空间：

1. 时序优化与多场景适配：当前研究聚焦静态负荷工况，未来可结合 IEEE34 节点系统的时序负荷数据（如日内峰谷负荷、季节负荷变化），构建动态电容器布局优化模型，通过 IPSO 求解不同时段的最优补偿方案，提升系统全时段运行效率。

1. 多目标优化与帕累托解集：现有研究采用线性加权法将双目标转化为单目标，未来可引入非支配排序机制（如 NSGA-II 的思想），扩展 IPSO 为多目标 IPSO，生成帕累托最优解集，为电力公司提供更多样的方案选择（如 “低损耗 - 高成本”“高损耗 - 低成本”）。

1. 考虑电容器寿命与维护成本：当前成本模型仅包含购置与安装成本，未来可加入电容器的寿命损耗成本（基于充放电次数）与维护成本，构建全生命周期成本模型，使优化方案更贴合实际工程的长期经济性需求。

1. 与分布式电源协同优化：随着分布式电源（如光伏、风电）接入 IEEE34 节点系统，其出力波动性会影响无功功率平衡，未来可将分布式电源的出力预测数据纳入优化模型，实现电容器与分布式电源的协同无功优化，进一步提升系统稳定性与经济性。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 彭磊,吴耀武,熊信艮,等.交直流混合输电系统的无功优化[C]//中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十一届学术年会.0[2025-12-08].

[2] 苏煜,王薇.一种适用于配电网络重构的改进遗传算法[J].陕西电力, 2006, 034(008):26-29.

[3] 卢志刚,杨国良,张晓辉,等.改进二进制粒子群优化算法在配电网络重构中的应用[J].电力系统保护与控制, 2009, 37(7):5.DOI:10.3969/j.issn.1674-3415.2009.07.007.

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