【配电网优化】基于粒子群优化（PSO）的电容器优化配置，适用于 34 节点、85 节点和 EDN 节点系统配电系统中电容器的最佳位置（降低损耗和提高电压）附Matlab 代码

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🔥 内容介绍

在配电网运行中，无功功率不足会导致线路损耗增加、节点电压跌落，甚至影响用户用电可靠性。电容器作为无功补偿的核心设备，其配置位置与容量的合理性直接决定优化效果 —— 传统经验配置方法（如固定在负荷中心）易出现 “补偿过量” 或 “局部欠补偿” 问题，而粒子群优化（PSO）算法凭借其全局搜索能力与快速收敛特性，能在多节点、多约束场景下找到电容器的 “最优位置 - 最优容量” 组合，实现 “网损最小化” 与 “电压合格率最大化” 的双重目标。本文针对 34 节点、85 节点及 EDN（典型配电网）节点系统，构建基于 PSO 的电容器优化配置方案，提供从建模、求解到验证的完整工程流程。

一、配电网电容器优化配置的核心问题与 PSO 适配性

理解 PSO 的应用价值，需先明确电容器优化配置的数学本质与传统方法的局限性，以及 PSO 在多变量、多约束优化中的独特优势。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

% 85 BUS Sys

%send recieve R X (ohm) line_num

line_data=[ 1 2 0.108 0.075 1

2 3 0.163 0.112 2

3 4 0.217 0.149 3

4 5 0.108 0.074 4

5 6 0.435 0.298 5

6 7 0.272 0.186 6

7 8 1.197 0.820 7

8 9 0.108 0.074 8

9 10 0.598 0.41 9

10 11 0.544 0.373 10

11 12 0.544 0.373 11

12 13 0.598 0.410 12

13 14 0.272 0.186 13

14 15 0.326 0.223 14

2 16 0.728 0.302 15

3 17 0.455 0.189 16

5 18 0.820 0.340 17

18 19 0.637 0.264 18

19 20 0.455 0.189 19

20 21 0.819 0.340 20

21 22 1.548 0.642 21

19 23 0.182 0.075 22

7 24 0.91 0.378 23

8 25 0.455 0.189 24

25 26 0.364 0.151 25

26 27 0.546 0.226 26

27 28 0.273 0.113 27

28 29 0.546 0.226 28

29 30 0.546 0.226 29

30 31 0.273 0.113 30

31 32 0.182 0.075 31

32 33 0.182 0.075 32

33 34 0.819 0.340 33

34 35 0.637 0.264 34

35 36 0.182 0.075 35

26 37 0.364 0.151 36

27 38 1.002 0.416 37

29 39 0.546 0.226 38

32 40 0.455 0.189 39

40 41 1.002 0.416 40

41 42 0.273 0.113 41

41 43 0.455 0.189 42

34 44 1.002 0.416 43

44 45 0.911 0.378 44

45 46 0.911 0.378 45

46 47 0.546 0.226 46

35 48 0.637 0.264 47

48 49 0.182 0.075 48

49 50 0.364 0.151 49

50 51 0.455 0.189 50

48 52 1.366 0.567 51

52 53 0.455 0.189 52

53 54 0.546 0.226 53

52 55 0.546 0.226 54

49 56 0.546 0.226 55

9 57 0.273 0.113 56

51 58 0.819 0.34 57

58 59 0.182 0.015 58

58 60 0.546 0.226 59

60 61 0.728 0.302 60

61 62 1.002 0.415 61

60 63 0.182 0.075 62

63 64 0.728 0.302 63

64 65 0.182 0.075 64

65 66 0.182 0.075 65

64 67 0.455 0.189 66

67 68 0.91 0.378 67

68 69 1.092 0.453 68

69 70 0.455 0.189 69

70 71 0.546 0.226 70

67 72 0.182 0.075 71

68 73 1.184 0.491 72

13 74 0.273 0.113 73

73 75 1.002 0.416 74

70 76 0.546 0.226 75

65 77 0.091 0.037 76

10 78 0.637 0.264 77

67 79 0.546 0.226 78

12 80 0.728 0.302 79

80 81 0.364 0.151 80

81 82 0.091 0.037 81

81 83 1.092 0.453 82

83 84 1.002 0.416 83

13 85 0.819 0.34 84];

% bus_number P(kw) Q(kVAR)

bus_data=[1 0 0

2 0 0

3 0 0

4 56 39.2

5 0 0

6 35.28 24.696

7 0 0

8 35.28 24.696

9 0 0

10 0 0

11 56 39.2

12 0 0

13 0 0

14 35.28 24.696

15 35.28 24.696

16 35.28 24.696

17 112 78.4

18 56 39.2

19 56 39.2

20 35.28 24.696

21 35.28 24.696

22 35.28 24.696

23 56 39.2

24 35.28 24.696

25 35.28 24.696

26 56 39.2

27 0 0

28 56 39.2

29 0 0

30 35.28 24.696

31 35.28 24.696

32 0 0

33 14 9.8

34 0 0

35 0 0

36 35.28 24.696

37 56 39.2

38 56 39.2

39 56 39.2

40 35.28 24.696

41 0 0

42 35.28 24.696

43 35.28 24.696

44 35.28 24.696

45 35.28 24.696

46 35.28 24.696

47 14 9.8

48 0 0

49 0 0

50 36.28 25.396

51 56 39.2

52 0 0

53 35.28 24.696

54 56 39.2

55 56 39.2

56 14 9.8

57 56 39.2

58 0 0

59 56 39.2

60 0 0

61 56 39.2

62 56 39.2

63 14 9.8

64 0 0

65 0 0

66 56 39.2

67 0 0

68 0 0

69 56 39.2

70 0 0

71 35.28 24.696

72 56 39.2

73 0 0

74 56 39.2

75 35.28 24.696

76 56 39.2

77 14 9.8

78 56 39.2

79 35.28 24.696

80 56 39.2

81 0 0

82 56 39.2

83 35.28 24.696

84 14 9.8

85 35.28 24.696];

bus_data(:,3)=bus_data(:,2)*1.02;

🔗 参考文献

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🌟 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位、冷链、时间窗、多车场等、选址优化、港口岸桥调度优化、交通阻抗、重分配、停机位分配、机场航班调度、通信上传下载分配优化

🌟 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

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌟 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化

🌟 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划、

🌟 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌟 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌟电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统（BMS）SOC/SOH估算（粒子滤波/卡尔曼滤波）、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进（扰动观察法/电导增量法）、电动汽车充放电优化、微电网日前日内优化、储能优化、家庭用电优化、供应链优化

🌟 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌟 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌟 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

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