【无功优化】基于改进教与学算法的配电网无功优化【IEEE33节点】附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在现代电力系统中，配电网作为直接面向用户供电的关键环节，其运行的安全性、经济性与电能质量至关重要。无功功率的合理分配与优化是提升配电网性能的核心任务之一。当配电网中无功分布不合理时，会导致线路传输功率增大，进而使有功网损显著增加，同时可能引发节点电压偏移，影响电力设备的正常运行与用户的用电体验。传统的配电网无功优化方法多依赖于精确的数学模型，但实际配电网具有结构复杂、负荷多变等特性，使得精确建模困难重重，传统方法的应用效果大打折扣。教与学算法（Teaching-Learning-Based Optimization，TLBO）作为一种新兴的智能优化算法，模拟教师教学与学生学习的过程来寻找最优解，具有原理简单、参数少、易于实现等优点。然而，标准 TLBO 算法在处理复杂配电网无功优化问题时，存在收敛速度慢、易陷入局部最优等不足。本文提出一种基于改进教与学算法的配电网无功优化方法，并以 IEEE33 节点系统为研究对象进行验证，旨在提升配电网无功优化效果，降低网损，改善电压质量。

二、配电网无功优化问题描述

三、改进教与学算法原理

四、基于改进教与学算法的配电网无功优化流程

五、IEEE33 节点系统仿真分析

六、结论

本文针对配电网无功优化问题，提出一种基于改进教与学算法的优化方法。通过引入自适应教学因子、精英反向学习机制和基于混沌映射的种群初始化策略，有效提升了标准教与学算法的性能。在 IEEE33 节点系统的仿真结果表明，与标准教与学算法和遗传算法相比，改进算法能够更显著地降低配电网的有功网损，改善电压质量，且具有更快的收敛速度和更好的全局搜索能力。然而，实际配电网运行环境更为复杂，未来研究可考虑将分布式电源、负荷的不确定性等因素纳入无功优化模型，进一步完善改进算法，提高其在实际工程中的适用性与可靠性，为配电网的安全、经济、稳定运行提供更有力的技术支持。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 张庭场,耿光飞.基于改进粒子群算法的中压配电网无功优化[J].电网技术, 2012, 36(2):5.DOI:CNKI:SUN:DWJS.0.2012-02-030.

[2] 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.

[3] 段建东,杨杉,DUANJiandong,等.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, 33(11):6.DOI:10.3969/j.issn.1006-6047.2013.11.022.

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🌈 各类智能优化算法改进及应用

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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

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

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

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

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

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

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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🌈 通信方面

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