基于MAS-PSO的电力负荷分配优化MATLAB实现

资 源 简 介

本项目在传统粒子群算法基础上引入多智能体系统架构，通过智能体协作机制优化电力负荷分配。包含完整的数学模型，支持发电机组成本函数计算与功率平衡约束处理，适用于电力系统经济调度研究。

详 情 说 明

基于多智能体粒子群算法的电力负荷分配优化系统

项目介绍

本项目旨在实现并对比传统粒子群算法（PSO）与引入多智能体系统（MAS）架构的改进型粒子群算法在求解电力系统经济负荷分配问题上的性能。项目构建了一个完整的优化仿真平台，能够对给定的发电机组参数和系统约束进行负荷优化分配，并通过可视化手段展示优化过程与结果对比。

功能特性

• 基础算法框架：实现了标准的传统粒子群优化算法，作为性能对比的基准。
• 多智能体增强机制：设计了多智能体系统架构，将粒子组织为具有特定邻居拓扑关系的智能体群体，通过智能体间的局部感知与协作，增强算法的全局搜索能力和信息共享效率。
• 精确问题建模：建立了详细的电力负荷分配数学模型，涵盖发电机组的二次燃料成本函数、系统功率平衡约束、机组出力上下限约束以及采用B系数矩阵的网损计算。
• 综合性能分析：系统能够对传统PSO与多智能体PSO进行多维度性能对比，包括收敛速度、求解精度、稳定性以及运行时间。
• 丰富的结果可视化：提供收敛曲线对比图、粒子搜索轨迹动画、最优分配方案图表等多种可视化输出，直观展示优化过程与效果。
• 参数灵敏度分析：支持研究关键算法参数（如惯性权重、邻居拓扑结构）对优化性能的影响，为参数调优提供指导。

使用方法

1. 配置输入参数：在运行主程序前，需准备好必要的输入数据。

* 发电机组参数：编辑相关配置文件，输入各机组的燃料成本系数（a, b, c）以及出力上限和下限。 * 系统约束：设置总负荷需求，若有网损模型，则需配置B系数矩阵。 * 算法参数：设定种群规模、最大迭代次数、惯性权重、学习因子等。 * 多智能体参数：定义智能体的邻居关系拓扑（如环形、星形、全局等）和信息交换策略。

1. 运行优化程序：执行主程序文件。程序将自动依次运行传统PSO算法和多智能体PSO算法，对负荷分配问题进行求解。

1. 查看与分析结果：程序运行结束后，将在命令行窗口输出最优成本、各机组最优出力等关键结果，并自动生成性能对比图和收敛曲线等可视化图表。用户可据此分析两种算法的优劣。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2016a 或更高版本
• 硬件建议：无特殊要求，但对于大规模问题或大量重复实验，建议配备足够的内存。

文件说明

主程序文件作为整个项目的核心调度与执行入口，其功能包括：初始化所有必要的参数与模型数据；调用传统粒子群算法模块进行优化计算；调用多智能体粒子群算法模块进行优化计算；对两种算法的运行结果进行收集、统计与比较；生成并展示最终的综合性能分析报告及各类可视化图表。