基于神经网络与粒子群优化的IEEE33系统随机规划MATLAB求解器

资 源 简 介

本项目开发了一个MATLAB求解器，采用神经网络拟合风电不确定性函数与复杂约束，结合粒子群优化算法求解多风电节点IEEE33电力系统的随机规划问题，实现高效可靠的优化计算。

详 情 说 明

基于神经网络拟合与粒子群优化的多风电节点IEEE33系统随机规划模型求解器

项目介绍

本项目实现了一种混合智能算法求解器，专门用于求解包含多个风电接入节点的IEEE 33节点电力系统随机规划问题。项目核心采用人工神经网络（ANN）对系统中由风电出力波动等因素引起的不确定性函数及复杂约束关系进行高精度拟合，构建可导的代理模型；随后利用粒子群优化（PSO）算法在此代理模型基础上进行高效寻优，最终获得满足各项运行约束的最优系统配置方案。本工具能够有效处理风电不确定性，显著提升随机规划模型的求解效率与数值稳定性。

功能特性

• 不确定性建模：利用ANN精确拟合风电功率波动与系统状态变量（如节点电压、支路功率）之间的复杂非线性关系。
• 高效优化求解：基于PSO算法，在神经网络构建的平滑代理模型上进行快速全局优化搜索。
• 综合约束处理：严格考虑节点电压安全限值、支路传输容量限制、发电机出力范围等运行约束。
• 结果可视化与分析：提供优化过程收敛曲线、神经网络拟合精度评估、以及最优方案下的系统安全状态分析。

使用方法

1. 准备输入数据：在指定路径下配置好电网基础数据（IEEE 33节点系统参数）、风电场参数（位置、风机特性、风速分布）、约束条件以及用于神经网络训练的历史样本数据集。
2. 运行主程序：执行主脚本文件，程序将自动依次执行神经网络训练、代理模型验证、PSO优化求解等步骤。
3. 获取输出结果：求解完成后，程序将输出最优配置方案（包括风电场与常规机组出力）、运行总成本、收敛过程曲线、神经网络拟合误差指标（MSE, MAPE等），并生成系统节点电压、支路功率的详细分布图，用于验证方案的安全性。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB (推荐 R2018a 或更高版本)
• 必要工具箱：神经网络工具箱 (Neural Network Toolbox)，优化工具箱 (Optimization Toolbox)

文件说明

主程序文件作为项目的总控核心，其功能贯穿整个求解流程。它首先负责读取并解析所有输入数据，包括电网结构、负荷、风电参数及约束条件。随后，它调用神经网络训练模块，利用提供的样本数据学习并建立系统不确定性的代理模型，并对拟合效果进行评估。接着，主程序初始化粒子群优化器，设定优化目标与约束，并在神经网络代理模型之上执行优化迭代，搜寻最优系统配置。最后，它对优化结果进行后处理，包括计算关键性能指标、绘制收敛曲线与系统状态分布图，并输出最终的规划方案与详细的分析报告。