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【分布式能源的选址与定容】基于多目标粒子群算法分布式电源选址定容规划研究（Matlab代码实现）

长安程序猿 2025-07-18 00:01:04

简介【分布式能源的选址与定容】基于多目标粒子群算法分布式电源选址定容规划研究（Matlab代码实现）

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

1.1 功率损耗

1.2 电压质量

1.3 DG总容量

基于多目标粒子群算法分布式电源选址定容规划研究

一、引言

二、分布式电源相关概念及影响

2.1 分布式电源（DG）定义

2.2 DG接入电网的影响

三、多目标优化面临的挑战

四、基于多目标粒子群算法的模型建立

4.1 标准粒子群优化算法研究

4.2 目标函数数学模型建立

五、Matlab实现过程

5.1 关键代码逻辑

5.2 程序流程

六、运行结果分析

七、结论

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码+数据

💥1 概述

参考文献：

本文采用的是换一个算法解决，基于非支配排序多目标遗传优化算法求解分布式能源的选址与定容。

将可再生能源的分布式发电技术与大电网结合，是普遍公认的节能减排、绿色环保、安全可靠的电力系统运行方式，是电力发展的方向。分布式电源(DG)是指在一定的地域范围内，以分散方式布置在用户附近，与环境兼容的小型模块化发电单元，其发电功率为几千瓦到几十兆瓦。

分布式发电系统目前大多与配电网并网运行。ＤＧ入电网后，会对配电网的潮流分布产生影响，进而可以优化配电网络，缓解配电网输配用电压力。但是由于ＤＧ的投入和退出有很大的随机性，且输出功率的稳定性易受环境影响，因此，ＤＧ的不当接入会对电网产生诸多负面影响，如影响配电网的稳定性及电压质量，产生谐波等。这些影响的大小与ＤＧ的容量和接入位置有很大关，因此，ＤＧ的选址定容是在ＤＧ规划阶段中需要考虑的重点问题。

由于规划的优化目标较为单一，传统的规划方法无法很好地解决这一问题。近年来，考虑电压、电流质量和环境等因素的多目标优化迅速发展，但量纲的不统一，使得求解的复杂性大大提高，给多目标优化提出了新的挑战。本文在研究标准粒子群优化算法的基础上，针对配电网中ＤＧ的选址定容问题，建立了包括有功率损耗、电压质量及接入ＤＧ的总容量为目标函数的数学模型，运用模糊理论将多目标优化模型转化为基于模糊隶属度的单目标优化模型，并利用非支配排序多目标遗传优化算法进行优化。在IEEE14标准节点测试系统上进行仿真，提出了具有实用价值的ＤＧ配置方案。

1.1 功率损耗

电能在从发电端传输到负载端的过程中,输电线路上产生的电能损耗不可址见，只议r地减小有功功率损耗,提理地配置配电网中的 DG,可以有效地减小有功功率损耗，提高发电利用率,节约能量。基于有功功率损耗的目标函数最优数学表达式为:

1.2 电压质量

某些状况下,电力系统在遭受干扰后的几秒或几分钟内，系统中的某些母线电压可能经历大幅度﹑持续性降低,从而使得系统的完整性遭到破坏,功率不能正常地传送给用户。这种灾变称为系统电压不稳定﹐其灾难后果则是电压崩溃。通常用静态电压稳定指标来表示系统电压稳定性。配电网中电
压质量受配电系统的电压稳定性影呵。今乂术用能T网P电压基于期望电压的方差来描述电压质量。基于电压质量的目标函数最优数学表达式为:

1.3 DG总容量

在实际应用中不仅要考虑改善电网带来的经济效应,还需要考虑DG安装、运行和维护的成本费用问题。本文中不涉及经济模型,仅考虑接入配电网的DG总容量。基于DG总容量的目标函数最优数学表达式为:

基于多目标粒子群算法分布式电源选址定容规划研究

一、引言

将可再生能源的分布式发电技术与大电网结合，是普遍公认的节能减排、绿色环保、安全可靠的电力系统运行方式，是电力发展的方向。分布式电源（DG）作为在一定地域范围内，以分散方式布置在用户附近，与环境兼容的小型模块化发电单元，其发电功率为几千瓦到几十兆瓦。分布式发电系统目前大多与配电网并网运行。

DG接入电网后，会对配电网的潮流分布产生影响，进而可以优化配电网络，缓解配电网输配用电压力。然而，由于DG的投入和退出有很大的随机性，且输出功率的稳定性易受环境影响，DG的不当接入会对电网产生诸多负面影响，如影响配电网的稳定性及电压质量，产生谐波等。这些影响的大小与DG的容量和接入位置有很大关系，因此，DG的选址定容是在DG规划阶段中需要考虑的重点问题。传统的规划方法因优化目标较为单一，无法很好地解决这一问题。近年来，考虑电压、电流质量和环境等因素的多目标优化迅速发展，但量纲的不统一，使得求解的复杂性大大提高，给多目标优化提出了新的挑战。本文在研究标准粒子群优化算法的基础上，针对配电网中DG的选址定容问题展开研究。

二、分布式电源相关概念及影响

2.1 分布式电源（DG）定义

分布式电源（DG）是指在一定的地域范围内，以分散方式布置在用户附近，与环境兼容的小型模块化发电单元，其发电功率范围通常为几千瓦到几十兆瓦。

2.2 DG接入电网的影响

DG接入电网后，对配电网潮流分布产生积极影响，能够优化配电网络，缓解配电网输配用电压力。但同时存在诸多负面效应，DG投入和退出的随机性以及输出功率受环境影响的不稳定性，会影响配电网的稳定性及电压质量，还可能产生谐波等。

三、多目标优化面临的挑战

在DG选址定容问题中，近年来多目标优化虽迅速发展，考虑了电压、电流质量和环境等多方面因素。但各因素量纲不统一，大大增加了求解的复杂性，这是多目标优化在解决该问题时面临的新挑战。

四、基于多目标粒子群算法的模型建立

4.1 标准粒子群优化算法研究

标准粒子群优化算法是一种基于群体智能的优化算法，通过粒子在解空间中的迭代搜索来寻找最优解。每个粒子根据自身的历史最优位置和群体的全局最优位置来调整自己的飞行速度和位置。在本研究中，它是多目标粒子群算法改进的基础。

4.2 目标函数数学模型建立

功率损耗目标函数：电能在从发电端传输到负载端的过程中，输电线路上会产生电能损耗。合理配置配电网中的DG，可以有效地减小有功功率损耗，提高发电利用率，节约能量。基于有功功率损耗的目标函数最优数学表达式为（此处需根据具体研究内容补充准确表达式）。
电压质量目标函数：在某些状况下，电力系统遭受干扰后，系统中的某些母线电压可能大幅度、持续性降低，破坏系统完整性，影响功率正常传输给用户。通常用静态电压稳定指标来表示系统电压稳定性，配电网中电压质量受配电系统的电压稳定性影响。基于电压质量的目标函数最优数学表达式为（此处需根据具体研究内容补充准确表达式）。
接入DG的总容量目标函数：在实际应用中，不仅要考虑改善电网带来的经济效应，还需要考虑DG安装、运行和维护的成本费用问题。本文中不涉及经济模型，仅考虑接入配电网的DG总容量。其目标函数可表示为（此处需根据具体研究内容补充准确表达式）。

五、Matlab实现过程

具体以运行结果为准。

5.1 关键代码逻辑

在Matlab实现过程中，涉及到一些关键的计算和逻辑处理。例如，雅可比矩阵的计算：J = [jpt jpv; jqt jqv]; ，通过该矩阵计算偏差：X = (inv(J))*M; ，进而得到电压偏差dV和角度偏差dTh等。

对于目标函数的计算，如目标2电压稳定性的计算：f2val = max(1./diag((d1)))*max(abs(dQ)); ，以及DG容量和的计算：f3val = sum(datain(5:8)); 等。在计算过程中，还涉及到对个体优势关系的判断和处理，如通过比较不同个体在各个目标函数上的值，确定个体之间的支配关系，从而更新个体的相关属性，如个体的优势个体集合、支配计数等。

5.2 程序流程

首先初始化粒子群的参数，包括粒子的位置、速度等。然后进入迭代过程，在每一次迭代中，计算每个粒子的目标函数值，根据目标函数值判断粒子之间的支配关系，更新粒子的历史最优位置和群体的全局最优位置，同时调整粒子的速度和位置。持续迭代直到满足预设的终止条件，如达到最大迭代次数等。

六、运行结果分析

运行基于多目标粒子群算法的Matlab程序后，会得到一系列关于DG选址定容的结果。对功率损耗目标函数的结果分析，可以了解到通过优化DG的选址定容，有功功率损耗在不同情况下的减小程度，评估其对发电利用率提高的贡献。

对于电压质量目标函数的结果分析，能够判断DG的合理配置在提升配电网电压稳定性方面的效果，确定系统电压质量的改善情况。

接入DG的总容量结果分析，则可从实际应用角度出发，综合考虑DG的安装、运行和维护成本，评估DG总容量的合理性，为实际规划提供数据支持。

七、结论

本文基于多目标粒子群算法对分布式电源选址定容问题进行了规划研究，建立了包含功率损耗、电压质量及接入DG的总容量的目标函数数学模型，并通过Matlab实现了算法的运行。研究结果表明，该方法能够在一定程度上有效解决DG选址定容问题，优化配电网性能，提高发电利用率，改善电压质量。然而，在实际应用中，还需进一步考虑更多复杂因素，如经济成本的详细分析、不同环境条件下DG输出功率的更精确模拟等，以进一步完善DG选址定容的规划方案，为电力系统的稳定、高效运行提供更有力的支持。

📚2 运行结果

部分代码：

%% 雅可比矩阵
J=[jpt jpv; jqt jqv];
X = (inv(J))*M;%偏差
%% 相位偏差
dTh = X(1:nbus-1);
%% 电压偏差
dV = X(nbus:end);
[e1,d1,n1]=eig(JR);%计算矩阵A的特征值和特征向量的函数是eig(A)[V,D,W] = eig(A)，[V,D,W] = eig(A)返回满矩阵 W，其列是对应的左特征向量，使得 W’A = DW’。
%diag(A),若A是一个矩阵，则diag函数的作用是产生提取矩阵的对角线；若a是一个向量，则diag函数的作用是产生一个对角线为a的矩阵
%% 目标2 电压稳定性
f2val=max(1./diag((d1)))*max(abs(dQ));%目标2，稳定性
del(2:nbus) = dTh + del(2:nbus);
k = 1;
for i = 2:nbus
if type(i) == 3
V(i) = dV(k) + V(i);
k = k+1;
end
end
%% 目标2和目标3
tval=sum(1./diag((d1)));
po_val=flow_cal(nbus,V,del,BMva);
f1val=sum(po_val);%各支路网损和
f3val=sum(datain(5:8));%DG容量和