基于粒子群优化算法的配电网光伏储能双层优化配置模型[IEEE33节点]（选址定容）附Matlab代码

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🔥 内容介绍

随着全球能源转型的加速推进，分布式能源（尤其是光伏发电）在配电网中的渗透率不断提高。光伏发电具有清洁、可再生的优势，但也存在输出功率间歇性、波动性强的特点，大量接入会对配电网的电压稳定、功率平衡等方面带来挑战。储能系统的引入能够有效平抑光伏出力波动、改善电能质量、提高能源利用效率，因此，光伏与储能的协同优化配置成为配电网规划领域的研究热点。

IEEE33 节点系统作为典型的配电网测试系统，具有结构清晰、参数规范的特点，常被用于配电网优化问题的研究。在该节点系统中，对光伏和储能进行科学合理的选址与定容，即确定最佳安装位置和合适的容量大小，能够在保证配电网安全稳定运行的前提下，最大限度地发挥光伏与储能的经济效益和环境效益，为配电网的智能化、绿色化发展提供有力支撑。

二、双层优化配置模型构建

三、粒子群优化算法的应用

粒子群优化算法（PSO）是一种基于群体智能的优化算法，具有收敛速度快、参数设置简单等优点，适合用于求解配电网光伏储能的优化配置问题。

（一）算法原理

粒子群优化算法模拟鸟群觅食行为，每个粒子代表一个可能的解（即光伏和储能的选址定容方案），粒子通过不断更新自身的位置和速度来寻找最优解。粒子的位置表示优化变量的取值，速度决定粒子移动的方向和距离。每个粒子都有一个适应度值，由目标函数计算得到，粒子根据自身的历史最优解和群体的全局最优解来调整运动轨迹。

（二）在 IEEE33 节点系统中的实现步骤

1. 初始化粒子群：确定粒子的数量，每个粒子的位置包含光伏和储能的安装节点编号以及对应的容量。在 IEEE33 节点系统中，可选择除根节点外的其他节点作为潜在的安装位置。

1. 计算适应度值：对于每个粒子，将其代表的配置方案代入下层优化模型，进行潮流计算，检查是否满足所有约束条件。若满足，则根据上层目标函数计算适应度值；若不满足，通过惩罚函数降低其适应度值。

1. 更新粒子位置和速度：根据粒子的历史最优位置和全局最优位置，按照 PSO 算法的速度和位置更新公式对粒子进行更新。

1. 迭代优化：重复步骤 2 和步骤 3，直到达到最大迭代次数或满足收敛条件，此时得到的全局最优解即为光伏储能的最佳配置方案。

四、结论

基于粒子群优化算法的配电网光伏储能双层优化配置模型，通过上层以经济性为目标、下层以系统运行性能为约束的双层结构，能够在 IEEE33 节点系统中实现光伏和储能的最优选址定容。该模型充分考虑了经济性和系统安全性，为配电网中光伏储能的规划提供了科学合理的决策依据。

未来可以进一步考虑更多的影响因素，如负荷的不确定性、光伏出力的预测误差等，使模型更加贴近实际应用场景，提高优化结果的实用性和可靠性。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 白牧可,唐巍,谭煌,等.基于虚拟分区调度和二层规划的城市配电网光伏-储能优化配置[J].电力自动化设备, 2016, 36(5):8.DOI:10.16081/j.issn.1006-6047.2016.05.024.

[2] 胡海鹏,赵平,李妍,等.计及"高龄"光伏出力衰减的配电网储能经济优化配置[J].电力工程技术, 2025, 44(1):175-182.

[3] 董光德,陈咏涛,杨爽,等.考虑光储一体化系统柔性调节能力的配电网电压优化策略[J].电工电能新技术, 2024, 43(11):32-42.

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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

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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

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2.14 PNN脉冲神经网络分类

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