IEEE 6节点粒子群优化潮流计算程序

资 源 简 介

本程序专为电力系统分析设计，采用高效的粒子群优化算法（PSO）针对标准IEEE 6节点算例进行潮流分布与优化计算。 其核心功能在于通过数学建模方式将电力系统的潮流方程转化为目标函数寻优问题，支持以降低全网有功损耗、优化电压分布或最小化发电成本为优化目标。 在实现过程中，程序将系统中待优化的控制变量（如发电机节点电压、发电机出力等）映射为搜索空间中的粒子，并依据节点功率平衡方程、发电机容量限制、节点电压安全范围以及线路传输容量等约束条件，通过连续更新粒子的速度和位置来实现全局最优解的搜索。 该程序具有较强的

详 情 说 明

IEEE 6节点系统粒子群优化潮流计算程序

项目介绍

本项目针对标准IEEE 6节点电力系统，实现了一个结合启发式搜索算法与经典潮流计算的优化工具。程序的核心目标是在满足电力系统各项物理约束的前提下，通过调节发电机状态参数，寻找使全网有功功率损耗最小化的最优运行方案。该程序将连续空间的粒子群优化（PSO）算法与基于牛顿-拉夫逊法（Newton-Raphson）的潮流计算引擎相结合，能够精确模拟电力系统的非线性特性，并直观展示优化算法在电网调度中的实际应用。

功能特性

• 多目标优化基础：虽然默认以全网有功损耗最小化为目标，但数学模型通过惩罚函数机制综合考虑了电压安全和容量限制。
• 高精度潮流引擎：内置完整的牛顿-拉夫逊迭代算法，负责求解粒子在每一代搜索过程中的物理潮流分布。
• 灵活的控制变量：支持5个核心控制变量的协同优化，包括平衡节点及PV节点的电压幅值（V1、V2、V3）以及各发电机的有功出力分配（P2、P3）。
• 约束处理机制：通过罚函数法处理非线性约束，强制节点电压处于安全范围（1.0 - 1.1 PU）并监控发电机无功出力。
• 可视化分析：程序自动生成优化收敛曲线和各节点最优电压分布图，便于用户评估算法性能与优化结果。

实现逻辑与详细功能

1. 系统参数初始化

程序首先定义了IEEE 6节点系统的标准拓扑结构。其中包括11条受电支路的参数（电阻、电感、电纳）、3个负荷节点（节点4、5、6）的具体功率需求，以及发电机出力的上下限范围。

2. 导纳矩阵构建

程序根据输入的支路数据，自动构建系统节点导纳矩阵（Y-bus）。这一步是潮流计算的基础，将拓扑信息转化为复数矩阵，提取出电导矩阵G和电纳矩阵B供后续计算调用。

3. 粒子群算法（PSO）流程

• 粒子编码：每个粒子代表一组潜在的解，其维度为5，对应[V1, V2, V3, P2, P3]。
• 搜索策略：设置种群规模为50，迭代100次。利用惯性权重（w=0.8）和学习因子（c1=c2=1.5）引导粒子在五维搜索空间中通过更新速度和位置来探索全局最优解。
• 动态更新：算法在每一代更新中都会进行边界检查，确保控制变量严格落在预设的物理限制内。

4. 适应度评估与潮流求解

这是程序的核心逻辑。对于每一个粒子状态，程序都会调用潮流计算子程序：

• 牛顿-拉夫逊法：通过雅可比矩阵（H, N, M, L子阵）的反复迭代，求解非线性功率方程组。
• 功率偏差监控：设定收敛精度阈值为1e-6，计算各节点精确的电压幅值、相角以及注入功率。
• 罚函数计算：若潮流计算不收敛、PQ节点电压越限或发电机无功超限，则在目标函数值上加上高额惩罚值。

5. 结果处理与可视化

优化结束后，程序将最终的最优粒子参数代入潮流计算引擎，计算出最终的电网状态：

• 输出最优控制变量配置、总网损及执行时间。
• 列表形式展示每个节点的电压值、相角以及P/Q注入量。
• 绘制收敛特征曲线，展示系统损耗随迭代次数的下降过程。
• 绘制柱状图，直观反映优化后的全网电压质量。

关键函数与实现细节分析

• 计算导纳矩阵逻辑：实现了自导纳和互导纳的自动累加，并正确处理了支路的并联电纳（B/2）。
• 适应度函数设计：将物理层面的损耗计算与约束层面的惩罚项完美融合。针对电压越限采用了基于二次差值的惩罚策略，有助于算法在边界附近寻优。
• 潮流计算核心逻辑：

- 明确区分了平衡节点（节点1）、PV节点（节点2、3）和PQ节点（节点4、5、6）。 - 雅可比矩阵构建精细，考虑了功率方程相对于相角和电压的偏导数关系。 - 能够处理不同节点类型的已知量与未知量映射，准确解算系统状态。

系统要求

• 运行环境：MATLAB R2016b 及以上版本。
• 工具箱要求：无需特殊工具箱，依靠基础矩阵运算功能即可运行。

使用方法

1. 打开MATLAB软件。
2. 将包含 main.m 的文件夹设为当前工作路径。
3. 在命令行窗口键入 main 并按回车。
4. 程序将自动开始迭代优化过程，运行结束后会弹出两个图形窗口并显示最终优化报表。