基于粒子群优化算法的IEEE33节点分布式电源选址定容附Matlab代码

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⛄ 内容介绍

在分析了分布式电源接入对配电网影响的基础上,针对配电网中的关键问题———分布式电源的选址和定容,进行了优化设计.通过构建包含分布式电源的投资运行费用、环境因素、网损费用的目标函数,并考虑潮流约束、电流约束、电压约束、系统容量约束等条件,搭建了分布式电源的模型,采用一种粒子群算法,设计出了分布式电源所处位置及容量.通过仿真分析计算,验证了该方案的正确性和有效性.

⛄ 部分代码

​node=[2:33];

for i=1:popsize

position(i,:)=node(randperm(numel(node),num)); %随机选取除节点1外的10个位置

% p = randperm(n,k) 返回行向量，其中包含在 1 到 n（包括二者）之间随机选择的 k 个唯一整数。

% n = numel(A) 返回数组 A 中的元素数目

end

data_33node;

node=[2:33];

load=3715;

%% DG位置

% MB=zeros(1,33);

% power=0;

% type=3;

% [MB_value(1) U(1,:) P(1,:)]=fitness(MB,power,type,Branchdata,Nodedata,load);

% for i=2:33

% MB=zeros(1,33);

% MB(i)=20;

% power=20;

% type=3;

% [MB_value(i) U(i,:) P(i,:)]=fitness(MB,power,type,Branchdata,Nodedata,load);

% MB_value(i)=MB_value(1)-MB_value(i);

% end

% p_MB=MB_value(2:33)/sum(MB_value(2:33));

% p1(1)=p_MB(1);

% for i=2:32

% p1(i)=p1(i-1)+p_MB(i);

% end

% for n=1:200

%

% b=0;

% while b<num

% a=rand(1,num);

% for i=1:num

% m=1;

% while a(i)>p1(m)

%m=m+1;

% end

% position(n,i)=m+1;

% end

% b=unique(position(n,:));

% b=length(b);

% end

% end

%% DG容量

z=zeros(popsize,num);

z(1,:)=rand(1,num);

for j=1:(popsize-1)

for i=1:num

if z(j,i)<0.5

z(j+1,i)=2*z(j,i);

elseif z(j,i)==0.5

z(j+1,i)=0.5*(rand(1)*2);

else

z(j+1,i)=2*(1-z(j,i));

end

end

end

power=z*200; %每个dg随机0—200kw功率

for i=1:popsize

total_dg(i)=sum(power(i,:));

if total_dg(i)>(pdgmax)

power(i,:)=floor(power(i,:)*((pdgmax)/total_dg(i))); %floor()不大于自变量的最大整数#保证分布式电源的总容量不超过pdgmax

end

end

%% DG类型

type=zeros(popsize,num);

for i=1:popsize

for j=1:num

type(i,j)=randperm(3,1);

end

end

pop_dg=[position power type];

% position=pop_dg(:,1:10);

% power=pop_dg(:.11:20);

pop=zeros(popsize,n_node);

for i=1:popsize

pop(i,position(i,:))=power(i,:);

end

end

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1]田颖. 基于禁忌差分粒子群算法的分布式电源的选址和定容[D]. 华北电力大学(保定);华北电力大学.

[2]王秀丽, 赵兴勇, 曹建文,等. 基于改进粒子群算法的分布式电源选址定容优化设计[J]. 大连理工大学学报, , 54(3):6.

⛳️ 完整代码

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