【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

配电网作为电力系统连接发电侧与用户侧的关键环节，其运行效率与经济性直接影响整个电力系统的稳定性和能源利用效率。随着分布式电源（DG，如光伏、风电）大规模接入、电动汽车充电负荷快速增长，配电网的运行特性日益复杂：一方面，DG 出力的随机性导致配电网功率波动加剧，可能引发节点电压越限、网损增加等问题；另一方面，传统有功功率调度与无功功率补偿往往独立进行，难以实现系统整体最优。

有功 - 无功协调优化通过联合优化有功功率分配（如 DG 出力控制、储能充放电调度）与无功功率配置（如电容器组投切、调压变压器分接头调节），可在保证配电网安全运行的前提下，实现网损最小化、电压偏差最小化、DG 消纳最大化等多目标优化目标。

传统优化算法（如遗传算法、标准粒子群算法）在处理多目标优化问题时，易出现解集分布不均匀、收敛速度慢、陷入局部最优等问题。小生境粒子群算法（Niche Particle Swarm Optimization，Niche-PSO）通过模拟生物小生境机制，对粒子种群进行聚类划分，增强种群多样性，能有效提升多目标优化的解集质量与收敛性能，为配电网有功 - 无功协调优化提供了高效的求解思路。

本研究将小生境粒子群算法应用于配电网有功 - 无功协调优化，旨在为复杂工况下配电网的经济、安全、高效运行提供技术支撑，具有重要的理论价值与工程应用意义。

二、配电网有功 - 无功协调优化问题建模

2.1 优化目标

配电网有功 - 无功协调优化需兼顾经济性、安全性与环保性，选取以下 3 个核心优化目标（多目标优化问题通常需将目标函数转化为最小化形式）：

三、小生境粒子群算法（Niche-PSO）设计

标准粒子群算法（PSO）在多目标优化中易出现 “早熟收敛”（种群多样性不足）、解集分布不均匀等问题。小生境粒子群算法通过引入小生境划分与拥挤度排序机制，增强种群多样性，提升多目标优化性能，其核心设计如下：

四、算例分析

（1）收敛性对比

迭代 50 次时，Niche-PSO 的网损最小值降至 125 kW，而标准 PSO 为 142 kW，NSGA-II 为 138 kW；迭代 100 次时，Niche-PSO 收敛至 118 kW，标准 PSO 与 NSGA-II 分别收敛至 135 kW、130 kW。表明 Niche-PSO 因小生境机制的引导，收敛速度更快，且能逼近更优的 Pareto 前沿。

（2）解集多样性对比

存档集拥挤度均值：Niche-PSO 为 0.85，标准 PSO 为 0.52，NSGA-II 为 0.71。Niche-PSO 的解集在目标空间分布更均匀，能为调度人员提供更多差异化的优化方案（如 “网损优先”“电压质量优先”“DG 消纳优先”）。

⛳️ 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[2025-09-12].DOI:CNKI:CDMD:1.2010.047531.

[2] 常先英.粒子群优化算法的改进及应用[D].华南理工大学,2009.DOI:10.7666/d.Y1595841.

[3] 李鼎.热力学遗传算法的研究与应用[D].广西大学[2025-09-12].

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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

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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

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