MATLAB下APSO针对配电网重构（PSO）

资 源 简 介

MATLAB下APSO针对配电网重构（PSO）

详 情 说 明

自适应粒子群优化算法（APSO）在配电网重构中的应用

配电网重构是电力系统优化的重要环节，旨在通过调整开关状态来降低网损、平衡负载或提高供电可靠性。传统粒子群算法（PSO）容易陷入局部最优，而自适应粒子群优化（APSO）通过动态调整惯性权重和学习因子，显著提升了全局搜索能力。

APSO的核心改进 惯性权重自适应：根据粒子适应度动态调整权重，初期保持较大值以增强全局探索，后期减小以细化局部搜索。 学习因子优化：个体和社会学习因子随迭代次数非线性变化，平衡开发与探索的矛盾。 变异机制：对停滞粒子引入随机扰动，避免早熟收敛。

MATLAB实现要点 网络拓扑采用前推回代法进行潮流计算，验证重构方案可行性。 粒子编码通常用二进制或整数表示开关状态，需处理辐射状约束。 目标函数可综合网损最小、电压偏差等指标，通过权重系数实现多目标优化。

该算法在IEEE 33节点等标准测试系统中验证有效，相比基础PSO网损降低约5-15%。实际应用中需注意参数敏感性分析，并考虑分布式电源接入等扩展场景。