基于粒子群算法的IEEE33电网分布式电源优化配置matlab仿真

可编程芯片开发

941人浏览 · 2025-10-11 04:51:34

可编程芯片开发 · 2025-10-11 04:51:34 发布

1.课题概述

IEEE33节点电网是典型的辐射状配电网，包含33个节点、32条支路，额定电压12.66kV，总有功负荷3.715MW，总无功负荷2.3Mvar，其辐射状结构导致末端节点电压偏低、网损较高，DG的合理配置可通过就近供电减少潮流传输距离，从而降低网损。

在IEEE33节点电网分布式电源（Distributed Generation, DG）优化配置中，每个粒子代表一组 DG配置方案（包括DG安装位置、安装容量），适应度函数定义为电网的总有功网损，算法通过迭代更新粒子的位置和速度，最终找到使网损最小的DG最优配置。

3.核心程序与模型

版本：MATLAB2022a/Matlab2024b

.........................................
    Gbest2=[];
    %进行潮流计算、计算目标函数
    for ii=1:Pops
        Ploss(ii)=0;
        [Ploss(ii),Ucur,Icur,Lcur,PDG,QDG,idx1,idx2]=fitness(X(:,ii),a,b,c);
        if Ploss(ii)<Pbest(ii).Ploss%找到每个粒子的最优值
            Pbest(ii).Ploss=Ploss(ii);
            Pbest(ii).X=X(:,ii);
        end
        if Pbest(ii).Ploss<Gbest.Ploss
            Gbest.X=Pbest(ii).X;
            Gbest.Ploss=Pbest(ii).Ploss;
            Gbest.Ucur=Ucur;
            Gbest.Icur=Icur;
            Gbest.Lcur=Lcur;
            Gbest.PDG=PDG;
            Gbest.QDG=QDG;
            Gbest.DGSEL1=[idx1];
            Gbest.DGSEL2=[idx2];
        end
       Gbest2{ii}= Gbest; 
    end
    
    
    Ploss_(kk)=Gbest.Ploss;
end

figure; 
plot(Ploss_);
grid on
xlabel('PSO迭代次数');
ylabel('最小有功损耗kw');
132

4.系统原理简介

粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）算法源于对鸟类群体觅食行为的模拟，通过群体中 “粒子”（对应优化问题的潜在解）的协作与信息共享，在解空间中迭代搜索最优解。在 IEEE33节点电网分布式电源（Distributed Generation, DG）优化配置中，每个粒子代表一组DG 配置方案（包括DG安装位置、安装容量），适应度函数定义为电网的总有功网损，算法通过迭代更新粒子的位置和速度，最终找到使网损最小的DG最优配置。

配电网潮流计算是计算网损的核心，由于IEEE33节点电网为辐射状，通常采用前推回代法，其核心是基于节点功率平衡和支路电压降落方程迭代求解节点电压和支路功率。

电网总有功网损Ploss为所有支路有功损耗之和，支路i的有功损耗ΔPi为：