【选址定容】基于粒子群优化算法的分布式电源选址定容【IEEE36节点】附Matlab代码

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🔥 内容介绍

分布式电源（Distributed Generation, DG）的广泛应用已成为现代电力系统发展的重要趋势。DG 能够提升供电可靠性、降低网损、改善电压质量，并有效利用可再生能源，对构建清洁、高效、智能的能源网络具有重要意义。然而，DG 的接入位置和容量选择对电网运行特性有着显著影响，不合理的选址定容可能导致电压越限、线路过载、继电保护误动等问题，反而会降低电网的整体性能。因此，针对特定配电网络，开展 DG 的优化选址定容研究显得尤为重要。本文以 IEEE 36 节点系统为例，探讨基于粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）算法的 DG 选址定容方法，旨在为配电网 DG 的合理规划提供理论依据和技术支撑。

一、引言：分布式电源的必要性与选址定容的重要性

随着全球能源危机和环境问题的日益突出，可再生能源的开发利用受到了高度重视。DG 作为一种灵活、高效的能源利用方式，可以将风能、太阳能、生物质能等清洁能源就地转化为电能，减少了长距离输电带来的损耗，提高了能源利用效率。同时，DG 的接入还能够分散电网的负荷中心，缓解主网的压力，提高供电的可靠性和灵活性。

然而，DG 的接入并非一蹴而就，需要经过严谨的规划和设计。选址定容是 DG 规划中的核心环节，其目标是在满足系统约束的前提下，确定 DG 的最佳接入位置和容量大小，使得电网的各项指标（如网损、电压、可靠性等）得到优化。DG 的选址直接影响其对电网的支撑作用，接入位置的选择应该考虑到负荷分布、线路阻抗、电压敏感点等因素。容量的选择则需要在满足负荷需求的基础上，避免过大的容量对电网造成冲击。

二、IEEE 36 节点系统简介及研究背景

本文选择 IEEE 36 节点系统作为研究对象，该系统是一个较为标准的配电网络模型，具有代表性。该系统包含多个负荷节点和线路，能够较为真实地反映实际配电网的运行特性。针对该系统进行 DG 的选址定容研究，可以为其他类似配电网的规划提供借鉴。

以往的研究中，针对 IEEE 36 节点系统的 DG 选址定容问题，已经提出了多种优化方法，例如遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法等。这些算法各有优缺点，例如遗传算法容易陷入早熟收敛，模拟退火算法计算时间较长，禁忌搜索算法对初始解依赖性较强。粒子群优化算法（PSO）作为一种新兴的智能优化算法，具有参数少、易于实现、收敛速度快等优点，在电力系统优化问题中得到了广泛应用。

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2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

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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

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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

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