【微電網優化】基于粒子群優化IEEE經典微電網結構附matlab代碼

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⛄ 内容介紹

微電網集中了分布式發電、負荷和儲能,其并網接入必然對配電網的無功優化産生影響。提出了考慮微電網的配電網動态無功優化模型,在模型中考慮微電網運作特性對于動态無功優化的影響。利用基于粒子群算法進行無功優化求解,通過 IEEE33節點配電網系統的仿真算例驗證了本文計算的合理性和有效性。

⛄ 部分代碼

%% 清空環境

clc;

clear;

%% 參數初始化

%粒子群算法中的兩個參數

c1 = 1.5;

c2 = 1.5;

maxgen=50;    %進化次數  

sizepop=60;   %種群規模

Vmax=[4 4 4 4 4 4 4 0 0 4];

Vmin=[-4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 0 0 -4];

popmax=[60 60 0 34 400 15 15 0 10 60];

popmin=[0 0 0 0 0 0 0 0 10 0];

    %% 産生初始粒子和速度

    for z=1:sizepop

        %随機産生一個種群

       pop(z,:)=60*rand();    %初始種群

       pop(z,2)=60*rand();

       pop(z,3)=0;

       pop(z,4)=34*rand();

       pop(z,5)=400*rand();   

       pop(z,6)=15*rand();

       pop(z,7)=15*rand();

       pop(z,8)=0;

       pop(z,9)=10;

       pop(z,10)=60*rand();

     V(z,1)=4*rand();  %初始化速度

     V(z,2)=4*rand(); 

     V(z,3)=4*rand();

     V(z,4)=4*rand();

     V(z,5)=4*rand();

     V(z,6)=4*rand();

     V(z,7)=4*rand();

     V(z,8)=0;

     V(z,9)=0;

     V(z,10)=4*rand();

        %計算适應度

        fitness(z)=fun1(pop(z,:));   %染色體的适應度

    end

        end

        %[bf bt]=max(fitness);

    %gb=pop(bt,:);   %最佳geti 

%disp(gb);

        for j=1:sizepop

            %個體最優更新

            if fitness(j) < fitnessgbest(j)

                gbest(j,:) = pop(j,:);

                fitnessgbest(j) = fitness(j);

            end

            %群體最優更新

            if fitness(j) < fitnesszbest

                zbest = pop(j,:);

                fitnesszbest = fitness(j);

            end

        end 

       result(z)=fitnesszbest;    

 yy(:,z)=zbest;

end

disp (zbest);

disp (fitnesszbest);

g=[zbest(1)+zbest(6)*1i zbest(2)+zbest(7)*1i zbest(3)+zbest(8)*1i zbest(4)+zbest(9)*1i];

u=sum(g);

disp(g);

disp(u);

l=zbest(5)+zbest(10)*1i;

disp(l);

t=u-l;

disp(t);

%% 結果分析

plot(result)

title('最優個體适應度','fontsize',12);

xlabel('進化代數','fontsize',12);ylabel('适應度','fontsize',12);

⛄ 運作結果

⛄ 參考文獻

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