✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。
🍎个人主页：Matlab科研工作室
🍊个人信条：格物致知。
更多Matlab仿真内容点击👇
⛄ 内容介绍
当今社会已步入飞速发展时代,能源作为国家战略性资源受到了重点关注.传统能源的使用不但会对破坏当前的生态环境,而其本身也面临枯竭风险.电力系统无功功率潮流优化就是合理调配电网中的无功功率,使其在电能质量,经济效益,节能高效之间找寻平衡.无功功率合理的分布不但能提升系统的电压水平,而且可以使网损得到相应的减少,使电网的运行质量及稳定性也会变得更好.因此配电网优化无功功率配置问题的研究显得意义非凡.无功优化是一个约束条件多,变量多并且维度高的优化问题,以往经典的优化算法都因为自身结构的问题存在着一些不足,但是随着近年来人工智能算法的出现,情况得到了改善.粒子群算法是一种性能较为良好的随机搜索算法,其收敛性好,求解精度较高,已成功地应用于求解各种复杂的优化问题.本文基于粒子群算法对无功补偿容量进行调整，得到一组最优无功补偿装置容量，将装置投入IEEE33节点得到优化后的节点电压和系统网损，可验证粒子群算法在配电网中无功优化的可行性。
⛄ 部分代码
clear;
Max_Dt=50;%最大迭代次数300
D=3;%搜索空间维数（未知数个数）
N=50;%粒子个数600
w_max=0.9;
w_min=0.4;
v_max=2;
Qcmax=0.1;Qcmin=0;
s=1;
n=33 ;
n1=32;
isb=1;
H=32;
count=zeros(24,33);
pg=zeros(72);
global B1;
global B2;
global pg;
B1=[1 2 0.00922 0.0047i 1 0;
2 3 0.00493 0.02511i 1 0;
3 4 0.0366 0.01864i 1 0;
4 5 0.03811 0.01941i 1 0;
5 6 0.0819 0.0707i 1 0;
6 7 0.01872 0.06188i 1 0;
7 8 0.07114 0.02351i 1 0;
8 9 0.103 0.074i 1 0;
9 10 0.1044 0.074i 1 0;
10 11 0.01966 0.0065i 1 0;
11 12 0.03744 0.01238i 1 0;
12 13 0.1468 0.1155i 1 0;
13 14 0.05416 0.07129i 1 0;
14 15 0.05910 0.0526i 1 0;
15 16 0.07463 0.05450i 1 0;
16 17 0.1289 0.1721i 1 0;
17 18 0.0732 0.0574i 1 0;
2 19 0.0164 0.01565i 1 0;
19 20 0.15042 0.13554i 1 0;
20 21 0.04095 0.04784i 1 0;
21 22 0.07089 0.09373i 1 0;
3 23 0.04512 0.03083i 1 0;
23 24 0.08980 0.07091i 1 0;
24 25 0.08960 0.07011i 1 0;
6 26 0.0203 0.01034i 1 0;
26 27 0.02842 0.01447i 1 0;
27 28 0.1059 0.09337i 1 0;
28 29 0.08042 0.07006i 1 0;
29 30 0.05075 0.02585i 1 0;
30 31 0.09744 0.0963i 1 0;
31 32 0.03105 0.03619i 1 0;
32 33 0.03410 0.05302i 1 0];
B2=[1 0 0 0 1.05 0;
2 1 -0.01 -0.006 1 0;
3 1 -0.009 -0.004 1 0;
4 1 -0.012 -0.008 1 0;
5 1 -0.006 -0.003 1 0;
6 1 -0.006 -0.002 1 0;
end
figure(1);
plot(uu);
title('目标函数迭代收敛图');
xlabel('迭代次数');
ylabel('目标函数大小');
grid on ;
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1] 董家读,黄彦全,李磊,等.基于混沌粒子群算法的配电网无功优化[J].电气应用, 2009, 28(012):62-65.DOI:10.3969/j.issn.1672-9560.2009.12.014.
[2] 王希.基于动态云进化粒子群算法的含风电场配电网无功优化[D].上海交通大学[2023-06-08].
[3] 董家读,黄彦全,李磊,等.基于混沌粒子群算法的配电网无功优化[J].电气应用, 2009(12):4.DOI:JournalArticle/5af37482c095d718d80c8b1c.
[4] 张尚然.基于改进粒子群算法的配电网无功优化研究[J].承德石油高等专科学校学报, 2022, 24(5):64-66.
[5] 姚建红,王中爽,金淼鑫,等.基于改进粒子群算法的配电网无功优化的研究[J]. 2011.DOI:10.3969/j.issn.1008-1402.2011.06.015.
