基于改进粒子群算法的6节点电网扩展规划程序

资 源 简 介

本程序专门针对典型的Garver-6节点电力系统进行电网扩展规划研究，旨在通过数学建模与启发式搜索寻找经济性与可靠性最优的电网建设方案。程序核心功能包括建立了以系统投资总成本和预期运行损耗成本之和最小化为目标函数的优化模型，并严格计及了支路潮流限值、节点功率平衡约束、线路建设回路数限制以及系统连通性要求。 在算法实现上，程序采用了改进型粒子群优化算法（IPSO），通过引入非线性动态自适应惯性权重及局部搜索增强机制，有效解决了基础粒子群算法在离散型电网规划问题中容易陷入局部最优解以及收敛精度不高的问题。 该

详 情 说 明

基于改进粒子群算法的6节点电网规划扩展程序

项目介绍

本程序针对经典的Garver-6节点电力系统，通过数学建模与启发式搜索寻找最优的电网建设方案。该规划研究在满足一系列物理约束和技术标准的前提下，寻求系统投资总成本与运行可靠性之间的平衡。程序通过对离散型决策变量（新增线路回路数）进行优化，为电力系统规划提供辅助决策信息。

功能特性

1. 模型精确性：基于直流潮流（DC Power Flow）模型，严格计及节点功率平衡、支路容量限值、建设回路数限制以及系统连通性约束。
2. 算法改良：采用改进型粒子群优化算法（IPSO），通过非线性动态自适应惯性权重提高全局搜索能力，并结合局部搜索增强机制及离散化处理，有效应对电力规划中的复杂非线性与离散性特征。
3. 闭环评估：程序不仅包含优化寻优过程，还集成了最终方案的潮流校验与经济性指标计算。
4. 直观展示：自动输出规划后的扩建方案、各支路详细潮流分布、系统负荷率，并绘制算法收敛曲线以展示寻优过程。

系统要求

• 运行环境：MATLAB R2016b 或更高版本。
• 依赖工具箱：无需特殊第三方工具箱，基于MATLAB标准函数库实现。

实现逻辑与程序结构

程序遵循初始化、迭代优化、结果评估三个核心阶段实现：

1. 基础数据初始化

程序预设了Garver-6节点系统的物理参数。节点数据包含发电容量和负荷水平；支路候选数据包含首末端节点、电抗值、容量限制、建设成本以及最大允许建设回路数。此外，还定义了系统现有的电网拓扑结构。

1. 改进粒子群算法寻优

• 编码方式：每个粒子的位置向量代表所有候选支路计划新增的回路数，取值为非负整数。
• 惯性权重策略：采用非线性递减策略，权重 w 随迭代次数按平方关系动态调整，在前期保持较大的搜索范围，在后期增强局部调优精度。
• 离散化处理：由于线路回路数为整数，程序在位置更新后执行四舍五入取整操作，并根据支路最大扩建限制进行边界修正。
• 局部搜索增强：在迭代过程中引入微扰机制，以一定概率对当前全局最优解的某个维度进行随机变动，若产生更优解则更新，从而降低陷入局部最优的风险。

1. 适应度函数计算

这是程序的核心逻辑，负责评估每个候选方案的优劣。其计算步骤包括：

• 计算纯建设投资成本。
• 构建电纳矩阵 B，通过矩阵秩检查系统的连通性。
• 针对连通系统，计算节点电压相角及支路潮流。
• 对违反支路容量限值和系统不连通的情况施加高额惩罚成本（罚函数法），将有约束问题转化为无约束优化问题。

1. 结果评估与后处理

迭代完成后，程序对全局最优位置进行重新解码，输出最终确定的扩建线路详细列表，并重新计算全系统的潮流分布。通过对比各支路的实际潮流与容量限值，验证方案的可行性。

关键算法实现细节

• 直流潮流模型：通过节点功率注入向量与电纳矩阵的逆运算求解电压相角，进而计算支路潮流。为处理平衡节点，计算过程中使用了缩减后的矩阵。
• 惩罚函数机制：设置了极大的惩罚系数（1e6），确保任何违反物理约束（如断路或过载）的个体在演化过程中被自然淘汰。
• 收敛性控制：通过记录每一代的最优适应度值，生成收敛特性曲线，使用户能直观判断算法是否达到稳定解。
• 速度限制：对粒子的速度进行上下限约束，防止在更新过程中出现因步长过大导致的数值发散。

使用方法

1. 将源代码文件保存在MATLAB当前工作路径下。
2. 直接运行该脚本文件。
3. MATLAB命令行窗口将实时显示规划结果汇总、建议方案、潮流分布及运行时间。
4. 程序将自动弹出算法收敛特性曲线图。