【无功优化】基于多目标差分进化算法的含DG配电网无功优化模型【IEEE33节点】附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在能源转型与智能电网快速发展的当下，分布式电源（DG）大量接入配电网，为提高能源利用效率、增强供电可靠性带来机遇的同时，也给配电网的无功优化带来了新的挑战。无功优化对于降低网络损耗、改善电压质量具有重要意义，而传统方法在应对含 DG 配电网复杂的多目标优化问题时逐渐显露出局限性。多目标差分进化算法凭借其强大的全局搜索能力和高效的多目标处理性能，成为解决含 DG 配电网无功优化问题的有力工具。本文基于 IEEE33 节点系统，深入研究基于多目标差分进化算法的含 DG 配电网无功优化模型。

含 DG 配电网无功优化的背景与意义

1. 分布式电源接入带来的影响

分布式电源（如太阳能光伏、风力发电等）具有分散性、间歇性和随机性等特点。当 DG 接入配电网后，改变了传统配电网单向功率流动的模式，使得配电网的潮流分布更加复杂。DG 输出功率的波动会导致电压波动和无功功率失衡，可能引发电压越限、网损增加等问题，严重影响配电网的安全稳定运行和电能质量。因此，对含 DG 配电网进行无功优化势在必行。

2. 无功优化的重要性

无功优化旨在通过合理调节无功功率的分布，实现降低网络损耗、改善电压质量、提高系统运行经济性和稳定性等目标。在含 DG 配电网中，优化无功功率可以充分发挥 DG 的潜力，减少 DG 接入对配电网的负面影响，提高配电网对可再生能源的消纳能力，促进能源的可持续发展。同时，良好的无功优化方案有助于提升配电网的整体性能，保障用户获得高质量的电能供应。

多目标差分进化算法原理

1. 差分进化算法基础

差分进化算法（Differential Evolution，DE）是一种基于群体智能的全局优化算法，通过模拟生物进化过程中的变异、交叉和选择操作，在解空间中搜索最优解。其基本思想是从初始种群出发，通过对种群中个体进行差分变异和交叉操作，生成新的个体，再通过选择操作保留适应度较好的个体进入下一代，不断迭代进化，逐步逼近最优解 。

2. 多目标拓展

多目标差分进化算法（Multi - Objective Differential Evolution，MODE）在 DE 算法基础上进行拓展，用于处理多个相互冲突的优化目标。在含 DG 配电网无功优化中，常见的优化目标包括网络损耗最小化、电压偏差最小化、DG 出力波动最小化等。MODE 通过引入合适的策略处理多个目标，如使用 Pareto 支配关系对个体进行排序，保留非支配解，形成 Pareto 前沿，为决策者提供多种权衡方案，使决策者能够根据实际需求选择最合适的优化结果。

基于 IEEE33 节点的含 DG 配电网无功优化模型构建

1. IEEE33 节点系统介绍

IEEE33 节点系统是配电网研究中常用的标准测试系统，该系统包含 33 个节点、32 条支路，具有典型的配电网结构特征。在本研究中，在 IEEE33 节点系统中接入分布式电源（如光伏电源、风力电源），模拟含 DG 配电网的实际运行场景，为无功优化模型的构建和验证提供基础。

2. 优化目标函数确定

• 网络损耗最小化：网络损耗是衡量配电网运行经济性的重要指标，降低网络损耗有助于减少能源浪费，提高系统运行效率。以配电网各支路的有功损耗之和作为网络损耗目标函数。

• 电压偏差最小化：保证配电网各节点电压在允许范围内是保障电能质量的关键。将各节点实际电压与额定电压的偏差平方和作为电压偏差目标函数，通过优化减少电压波动，提升电压质量。

• DG 出力波动最小化：考虑到 DG 出力的间歇性，为减少其对配电网稳定性的影响，将 DG 出力的波动程度纳入优化目标，使 DG 出力更加平稳，提高配电网运行的可靠性。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

[1] 段建东,杨杉.基于改进差分进化法的含双馈型风电场的配电网无功优化[J].电力自动化设备, 2013.DOI:CNKI:SUN:DLZS.0.2013-11-023.

[2] 雷敏,杨万里,彭晓波,等.基于改进简化粒子群算法的含DG的配电网无功优化[J].华北电力大学学报：自然科学版, 2015, 42(1):6.DOI:10.3969/j.ISSN.1007-2691.2015.01.07.

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