基于PSO粒子群优化的IEEE33电网重构算法matlab仿真

 

 

1.程序功能描述

介绍基于PSO粒子群优化的IEEE33电网重构算法。首先阐述了IEEE33节点配电系统的结构和潮流计算方法，建立了电网重构的数学模型，包括目标函数和约束条件。然后介绍了粒子群优化算法的原理和数学模型，以及基于PSO的电网重构算法的实现步骤，包括编码方式、适应度函数、约束处理等。

2.测试软件版本以及运行结果展示

matlab2022a/matlab2024b版本运行

3.核心程序

...................................................................
%输出结果[MinV1,u1,~] = func_fitness(pop22,BranchM,NodeM);
[MinV2,u2,~] = func_fitness(33:37,BranchM,NodeM);figure;
bar([MinV1*12.66,MinV2*12.66]);
xlabel('1:重构后电网,  2:初始电网');
ylabel('电压');
ylim([10,12]);figure
subplot(121);
plot(1:Miter,ysave,'-b^',...'LineWidth',1,...'MarkerSize',6,...'MarkerEdgeColor','k',...'MarkerFaceColor',[0.2,0.9,0.5]);
xlabel('迭代次数')
ylabel('适应度')
legend('最优值');
title(['最小功率损耗:',num2str(ybest0),'kW'])subplot(122);
plot(1:Miter,ysavem,'-b^',...'LineWidth',1,...'MarkerSize',6,...'MarkerEdgeColor','k',...'MarkerFaceColor',[0.2,0.9,0.5]);
hold on
xlabel('迭代次数')
ylabel('适应度')
legend('平均值');figure
plot(1:33,u1,'-mo',...'LineWidth',1,...'MarkerSize',6,...'MarkerEdgeColor','k',...'MarkerFaceColor',[0.9,0.4,0.0]);title('各节点电压');
xlabel('节点')
ylabel('电压幅值/kV')
hold on
plot(1:33,u2,'-b^',...'LineWidth',1,...'MarkerSize',6,...'MarkerEdgeColor','k',...'MarkerFaceColor',[0.2,0.9,0.5]);legend('重构后电网','初始电网')disp(['重构后电网断开支路:',num2str(pop22)])
100

4.本算法原理

电网重构是电力系统运行与控制中的重要环节，其目的是通过改变网络中开关的状态，在满足各种运行约束条件下，优化电网的结构，以实现降低网损、提高电压质量、增强系统可靠性等目标。IEEE33节点配电系统是一个广泛用于配电系统研究的标准测试系统，具有典型的辐射状结构和一定的复杂性。粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）算法是一种基于群体智能的优化算法，具有原理简单、易于实现、收敛速度快等优点。将PSO算法应用于IEEE33电网重构问题，可以有效地搜索到较优的开关组合方案。