【有功-无功协调优化】基于改进多目标粒子群优化算法（小生境粒子群算法）的配电网有功-无功协调优化研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、研究背景与意义

1. 配电网优化的核心挑战

• 有功 - 无功协调需求

  ：配电网中，有功功率影响电压幅值，无功功率影响电压相位，二者协同优化可提升电网能效、降低损耗、改善电能质量。

• 传统算法局限

  ：传统优化方法（如遗传算法、单纯形法）存在收敛速度慢、易陷入局部最优、多目标处理能力不足等问题，难以适应配电网高维、非线性、多约束的优化需求。

2. 小生境粒子群算法的优势

• 多目标优化能力

  ：可同时处理有功损耗最小、电压偏差最小、无功补偿容量最小等多目标问题。

• 小生境技术

  ：通过引入排挤机制或适应度共享策略，维持种群多样性，避免早熟收敛，提升全局寻优能力。

• 动态适应性

  ：适用于含分布式电源（DG）、电容器组、有载调压变压器等灵活调节设备的复杂配电网场景。

二、改进多目标粒子群优化算法（小生境粒子群算法）设计

1. 基本粒子群算法（PSO）框架

• 粒子状态

  ：每个粒子代表一组优化变量（如 DG 有功出力、电容器投切容量、变压器分接头位置等）。

• 更新公式

  ：

2. 小生境技术改进策略

3. 多目标优化处理

• Pareto 支配关系

  ：解 A 支配解 B 当且仅当 A 在所有目标上不劣于 B，且至少有一个目标优于 B。

• 精英档案（Elite Archive）

  ：存储非支配解（Pareto 前沿解），定期更新以维持解的多样性和收敛性。

• 权重聚合与折中解选择

  ：通过线性加权法或 TOPSIS 法将多目标转化为综合目标，供决策者根据实际需求选取最优折中解。

三、配电网有功 - 无功协调优化模型构建

1. 目标函数

2. 约束条件

四、算法实现与应用流程

1. 数据输入与初始化

• 输入配电网拓扑结构、负荷参数、设备参数（如 DG 容量、电容器组配置等）。

• 初始化粒子群：随机生成粒子位置（优化变量组合），确保满足约束条件。

2. 迭代优化过程

1. 适应度计算

   ：对每个粒子计算多目标函数值，进行约束处理（如罚函数法）。

2. 小生境操作

   ：通过适应度共享或排挤机制更新粒子适应度，维持种群多样性。

3. 更新粒子速度与位置

   ：根据改进后的 PSO 公式更新粒子状态，确保变量在可行域内。

4. 精英档案更新

   ：将非支配解加入档案，并剔除支配解，保持档案规模恒定。

5. 终止条件判断

   ：达到最大迭代次数或 Pareto 前沿收敛时停止。

3. 结果分析与决策

• 绘制 Pareto 前沿曲线，展示多目标优化的权衡关系（如网损与电压偏差的折中）。

• 结合实际工程需求（如优先降损或优先改善电压），选取最优折中解，生成设备调节方案（如 DG 出力、电容器投切组数等）。

五、研究价值与展望

1. 理论价值

• 拓展了小生境技术在电力系统多目标优化中的应用，为配电网复杂优化问题提供了新方法论。

• 揭示了有功 - 无功协调优化中多目标的耦合机制，为优化目标权重设定提供理论依据。

2. 工程应用价值

• 提升配电网运行经济性：通过降低网损减少能源浪费；

• 增强供电可靠性：通过电压优化降低设备过载风险；

• 支持分布式能源消纳：通过灵活调节设备提升 DG 接入能力。

3. 未来研究方向

• 动态优化

  ：考虑负荷时序特性与 DG 出力预测误差，构建鲁棒优化模型；

• 多时间尺度协同

  ：结合日前计划与实时调节，提升优化策略的时效性；

• 边缘计算融合

  ：将算法部署于配电网边缘节点，实现分布式实时优化。

总结

基于小生境粒子群算法的配电网有功 - 无功协调优化研究，通过改进多目标寻优能力与种群多样性维持机制，有效解决了传统算法在复杂配电网优化中的局限性。该方法可为新型电力系统下配电网的高效、安全运行提供核心技术支撑，具有重要的学术意义与工程应用前景。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 李勇平.基于改进粒子群神经网络的电信业务预测模型研究[D].华南理工大学[2025-06-03].DOI:CNKI:CDMD:1.2010.047531.

[2] 唐正茂,马士虎,解德.基于外部存档的并行遗传算法在水轮机调速器参数优化中的应用[J].中国电机工程学报, 2012, 32(28):7.DOI:CNKI:SUN:ZGDC.0.2012-28-012.

[3] 侯王宾,刘天琪,李兴源,等.基于广域测量的受端孤网优化低频减载[J].华东电力, 2011, 39(6):6.DOI:CNKI:SUN:HDDL.0.2011-06-009.

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