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🔥 内容介绍

一、方案核心基础设定

本方案针对92节点辐射型20kV配电网场景，以分布式无功补偿装置的容量为优化变量，构建多目标优化框架，通过粒子群算法迭代求解最优补偿配置。

• ‌系统基础参数‌：基准电压20kV，基准容量10MVA，线路参数采用典型20kV配电网阻抗模型，总负荷峰值设定为12.6MW/7.8Mvar。

• ‌优化变量定义‌：在92节点中筛选12个电压偏差易越限的候选节点作为无功补偿安装点，每个节点的补偿容量取值范围为0~1.2Mvar，步长0.05Mvar，所有变量为离散型整数编码。

• ‌核心优化目标‌：同时最小化系统总有功网损、所有节点的电压总偏差，采用加权求和方式将双目标转换为单目标适应度函数。

二、多目标优化数学模型

1. 目标函数构建

综合优化目标函数定义为：

三、粒子群算法适配改造

针对92节点辐射型配电网的离散优化特性，对基础粒子群算法进行针对性改造，避免早熟收敛，提升求解精度：

• ‌粒子编码方式‌：粒子维度等于候选补偿节点数量12，每个维度的取值直接对应该节点的无功补偿容量，无需额外解码转换。

• ‌惯性权重自适应调整‌：采用线性递减惯性权重策略，初始权重0.9，迭代后期衰减至0.4，平衡全局探索与局部开发能力。

• ‌学习因子动态更新‌：认知因子c1c1从2.5线性衰减至0.5，社会因子c2c2从0.5线性递增至2.5，迭代前期强化粒子个体探索，迭代后期强化全局最优解牵引。

• ‌越限处理机制‌：粒子位置更新后若超出补偿容量上下限，直接将其截断至边界值，避免无效解进入潮流计算环节。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

function [V, out] = tegangan(init_V, Ibr, bus, branch)

% Menghitung Tegangan Dari Arus dan Impedansi jaringan

% impedance of the network

% number of buses

nbus = length(bus(:,1));

% intialize voltages

V = complex(ones(nbus,1)*init_V);

f = branch(:, 2); % from and to buses

t = branch(:, 3);

branch2 = branch;

% get the top nodes

t_nodes = topnodes(branch);

t_nodes_tot = t_nodes;

while ~(isempty(t_nodes))

% voltage with the currents

for i = 1:nbus

if ~any(t_nodes_tot == i) % exclude top nodes

% fetch the upstream node

node = branch(t == i,2);

% fetch resistance and reactance of the lines

R = branch(t==i,4);

X = branch(t==i,5);

% voltage at the node = voltage at up node - voltage drop

V(i) = V(node)- Ibr(t==i)*(complex(R, X));

end

end

% remove branches with topnodes

for i = 1:length(t_nodes)

branch2(branch2(:, 2) == t_nodes(i), :) =[];

end

t_nodes = topnodes(branch2); % new top nodes at this level

% total top node voltages calculated till now

t_nodes_tot = union(t_nodes_tot, t_nodes);

end

out = [(1:nbus)' V];

end

🔗 参考文献

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🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP