基于粒子群优化的分布式电源选址定容策略及其在改进IEEE33节点系统中的应用

原创于 2025-11-10 19:45:00 发布 · 555 阅读

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分布式电源选址定容软件：Matlab 介绍：在改进的IEEE33节点系统中分布式电源选择最佳接入点和接入容量，以网损和电压越限惩罚为目标进行粒子群优化，能得出最佳接入点和接入容量，接入前后电压变化，基础程序无参考文献

老铁们今天咱们来搞点电力系统硬核实操，手把手教你们用Matlab搓一个分布式电源选址定容优化器。先说清楚这玩意儿多带劲——只要往改进版IEEE33节点里怼几个分布式电源，立马能让电网损耗降下来，电压越限的问题也能收拾得服服帖帖。

先看核心套路：每个粒子其实是个带货小哥，左手拎着接入位置（比如节点编号），右手提着容量大小。咱们的粒子群要在33个节点里找最佳投放点，目标函数得算两笔账——电网损耗的银子，还有电压超标要交的罚款。

直接上硬菜，看这段关键代码：

function fitness = calculate_fitness(particle)
    % 粒子结构：[接入节点1, 容量1, 接入节点2, 容量2]
    global baseMVA Vmax Vmin
    
    % 电网潮流计算（此处调用前向推算法）
    [V, Ploss] = power_flow(particle); 
    
    % 电压越限惩罚计算
    penalty = sum((V > Vmax*1.05).*(V - Vmax*1.05)*100 + ...
              (V < Vmin*0.95).*(V - Vmin*0.95)*100);
    
    % 总目标=网损+惩罚（单位换算要注意）
    fitness = sum(Ploss)/baseMVA + penalty*0.1; 
end

这里有几个骚操作：

电压越限不是一刀切，超得越多罚越狠，1.05倍额定电压开始线性处罚
网损单位得用标幺值，所以除以基准容量baseMVA
惩罚项乘以0.1是平衡两个指标的权重，这个系数得根据实际情况调

粒子更新部分更刺激，注意看怎么处理离散变量：

% 粒子位置更新（带整数处理）
particles(:,1:2:end) = round(particles(:,1:2:end) + velocity(:,1:2:end)); 
particles(:,1:2:end) = max(min(particles(:,1:2:end),33),2); % 节点限制在2-33
particles(:,2:2:end) = particles(:,2:2:end) + velocity(:,2:2:end); 
particles(:,2:2:end) = max(min(particles(:,2:2:end),5),0.2); % 容量限制0.2-5MW

这里有个坑：接入节点必须是整数，所以位置更新的前两列要做取整处理，同时卡住2-33号节点的范围（通常不在首端节点接入）。容量参数则是连续值，直接按常规粒子群更新。

跑完优化后重点来了——对比接入前后的电压曲线。咱们用Matlab画个对比图：

figure;
plot(1:33, V_base, 'r--', 1:33, V_opt, 'b-','LineWidth',2);
h = legend('原始电压','优化后电压');
set(h,'FontSize',12);
title('节点电压分布对比');
xlabel('节点编号');ylabel('电压标幺值');
grid on;
ylim([0.9 1.05]);

典型效果是原本末端节点可能掉到0.91pu以下，接入分布式电源后能抬升到0.96pu左右，而且中间不会有电压突降的情况。网损通常能从200kW级别降到80kW左右，效果拔群。

最后说几个踩过的坑：