配电网分布式电源(DG)最优选址与定容优化系统
项目介绍
本项目是一款基于MATLAB开发的电力系统规划辅助工具,专注于解决配电网中分布式电源(Distributed Generation, DG)的接入问题。通过集成先进的潮流计算算法与全局优化启发式算法,本系统能够自动确定DG的最佳安装位置及最优配置容量。其核心目标是在保证电网安全稳定运行的前提下,最大限度地降低线路损耗并平衡节点电压分布,为配电网的规划和改造提供科学的数据支撑。
功能特性
- 标准化模型支持:内置IEEE 33节点标准配电系统数据,支持参数化配置基准电压与基准功率。
- 高效搜索空间缩减:通过功率损耗灵敏度因子(LSF)预筛选安装节点,显著提升优化算法的收敛速度。
- 自定义多目标优化:支持系统功耗与电压偏差的加权优化,可通过权重系数调整规划侧重点。
- 严格的运行约束处理:内置电压越限惩罚机制,确保优化方案满足电网安全运行标准(0.95 p.u. - 1.05 p.u.)。
- 结果可视化分析:自动生成优化前后的电压分布对比图及算法收敛曲线,直观展示优化效果。
使用方法
- 环境配置:确保计算机已安装MATLAB R2018b及以上版本。
- 运行计算:在MATLAB命令窗口执行主程序入口函数,系统将自动进入优化迭代流程。
- 结果查看:程序执行完毕后,控制台将实时输出各DG的安装位置、具体容量、优化前后的功耗对比及降损比例。
- 图形评估:通过弹出的图形窗口,用户可以对比观察全网各节点电压的改善情况及PSO算法的迭代效率。
系统要求
- 软件环境:MATLAB (包含Global Optimization Toolbox可选,但本项目使用内置脚本实现PSO)。
- 硬件环境:现代桌面或移动计算平台,建议4GB以上内存。
核心实现逻辑说明
本系统通过以下五个逻辑阶段完成优化任务:
- 环境初始化与数据加载:系统以IEEE 33节点模型为蓝本,设置基准电压为12.66 kV,基准功率为10 MVA。通过内置的数据函数获取网络拓扑、节点负荷及支路阻抗,并完成标幺化预处理。
- 初始状态评估:在未接入DG的情况下,调用前推回代潮流计算引擎,获取系统的基准电压分布及初始有功损耗,作为后续优化的对照参考点。
- 候选节点预筛选:利用功率损耗灵敏度因子(LSF)对除平衡节点外的所有节点进行分析。该因子反映了各节点功率变化对系统总损耗的影响程度。系统自动提取LSF值最高的前15个节点作为DG的候选安装位置,从而降低PSO算法的搜索维度。
- 粒子群寻优迭代:
- 编码方式:每个粒子包含两部分信息,前半部分为DG安装节点的索引,后半部分为对应的DG注入功率(容量)。
- 目标函数设计:结合了系统总有功损耗、节点电压偏差平方和以及电压超限惩罚项。
- 搜索策略:采用动态权重衰减机制(从0.9线性减至0.4),并配合学习因子c1和c2,引导粒子在解空间内进行全局探索与局部开发。
- 边界控制:对位置索引进行取整处理,并严格限制DG注入容量在0.1 MW至2.0 MW之间。
- 结果重构与后处理:提取全局最优粒子对应的配置方案,将其注入配电网模型中再次进行潮流计算,得出最终的性能指标并通过双子图形式进行可视化呈现。
关键函数与算法分析
前推回代潮流计算算法
针对径向配电网设计的计算引擎。算法通过“回代”过程累加各支路电流,通过“前推”过程逐级计算节点电压。该方法无需传统牛顿法中的雅可比矩阵求逆,计算速度快且在径向结构中具有极佳的收敛性。
功率损耗灵敏度因子 (LSF) 技术
灵敏度分析用于识别网络中的“薄弱点”。代码通过计算节点有功负荷与支路电阻及电压标幺值的导数关系,快速识别出对系统降损贡献度最大的节点集合,避免了暴力搜索带来的计算资源浪费。
改进型粒子群优化算法 (PSO)
作为非线性优化的核心,该算法模拟鸟群觅食行为。通过持续更新粒子的速度与位置向量,不断逼近多维空间中的最优解。本项目在实现中加入了离散变量(位置索引)与连续变量(容量)的混合处理,并引入了罚函数法来处理电压越限这一硬约束。
综合目标评价体系
系统不仅仅追求最低网损,还引入了电压质量评价指标。通过调节权重系数(默认网损0.7,电压0.3),用户可以灵活平衡经济性(降低电能损耗)与技术性(改善电压水平)之间的关系。