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🔥内容介绍

1

引言

随着“碳达峰、碳中和”政策推进，分布式能源（Distributed

Energy

DER）凭借清洁、高效、分散布置的优势，在电力系统中的渗透率逐年提升，成为配电网优化升级的核心方向之一。

分布式能源的选址与定容是其并网应用的关键前提，直接决定配电网的网损、电压质量、供电可靠性及经济性——不合理的配置会导致线路损耗激增、节点电压偏移超标，甚至影响系统稳定运行；科学的选址与定容的则能有效降低网络损耗、改善电压分布、提升系统消纳能力，实现能源高效利用与成本节约。

IEEE30节点系统是电力系统分析中经典的标准测试系统，具有结构典型、参数规范、仿真难度适中的特点，涵盖6台发电机、24条负荷支路、41条输电线路，其节点电压、线路阻抗、负荷分布等参数公开可查，广泛应用于分布式能源配置、潮流计算、电网优化等相关研究的仿真验证。

本文基于MATLAB平台，结合智能优化算法与潮流计算方法，实现IEEE30节点系统中分布式能源的选址与定容优化，详细阐述实现原理、操作步骤、代码编写及结果分析，为相关研究与工程应用提供可复现的技术方案。

2

核心理论基础

优化算法选择

分布式能源选址与定容是高维、非线性、多约束优化问题，传统解析法难以求解，MATLAB环境中常用智能优化算法求解，本文选用粒子群优化（PSO）算法，其具有原理简单、收敛速度快、参数设置少、易实现的优势，适合此类优化问题，也可根据需求替换为遗传算法（GA）、蜣螂算法（DBO）等其他智能算法：

PSO算法模拟鸟群觅食行为，将每个优化解（分布式能源的选址与定容方案）视为“粒子”，每个粒子具有位置（对应选址节点编号、安装容量）和速度（对应位置更新方向与步长），通过粒子群的群体协作，迭代搜索全局最优解——粒子通过跟踪自身最优解（pbest）和群体最优解（gbest），不断更新自身位置与速度，直至满足迭代终止条件（迭代次数达到上限或目标函数值收敛）。

2.3.2

潮流计算方法

潮流计算是选址与定容优化的核心支撑，用于计算不同配置方案下系统的网损、节点电压、线路功率等参数，为目标函数评估和约束条件校验提供依据。

本文采用前推回代法进行潮流计算，该方法适用于配电网潮流求解，具有计算速度快、精度高、收敛性好的特点，可通过MATLAB编程实现，也可调用Matpower工具箱简化计算流程（Matpower是MATLAB中专用的电力系统潮流计算与优化工具箱，支持IEEE30节点等标准系统的潮流求解）。

2.3.3

MATLAB工具支撑

MATLAB作为主流的科学计算与编程平台，提供了完善的函数库和工具箱，支撑本次实现的核心工具包括：

• 基础编程环境：用于编写PSO算法、前推回代潮流计算、约束条件校验等核心代码；

• Matpower工具箱：用于快速调用IEEE30节点系统参数、执行潮流计算，简化代码编写，提升仿真效率；

• 绘图工具（plot、subplot等函数）：用于绘制迭代收敛曲线、节点电压分布曲线、网损对比曲线等，直观展示优化结果；

• 优化工具箱：提供PSO、GA等智能算法的内置函数，可直接调用并调整参数，降低算法实现难度。

2.4

IEEE30节点系统参数准备

IEEE30节点系统的核心参数包括：节点参数（节点编号、节点类型、额定电压、有功/无功负荷）、线路参数（线路编号、首末节点、电阻、电抗、电纳）、发电机参数（发电机节点编号、额定出力、电压幅值）等，这些参数是仿真实现的基础，可通过以下途径获取并导入MATLAB：

1. 官方与学术资源：IEEE

   Xplore数据库、高校开放课程平台提供的标准参数文档；

2. 开源平台：GitHub、CSDN文库等平台可下载IEEE30节点系统的MATLAB参数文件（.m格式），直接导入使用；

3. 工具箱调用：Matpower工具箱内置IEEE30节点系统模型（case30.m文件），通过调用该文件可直接获取所有系统参数，无需手动输入。

本文采用Matpower工具箱调用方式，case30.m文件中包含了IEEE30节点系统的完整参数，导入MATLAB后可直接用于潮流计算与优化仿真，大幅提升实现效率。

3

仿真结果分析

将上述所有代码编写完成后，运行主脚本（DER_Location_Capacity.m），MATLAB将自动执行迭代优化、潮流计算与结果可视化，结合IEEE30节点系统特性，典型仿真结果如下（因算法随机性，结果略有差异，但趋势一致），同时结合优化目标与约束条件进行分析。

3.1

迭代收敛结果

PSO算法迭代收敛曲线呈现明显的下降趋势，前期（1-30次迭代）目标函数值下降较快，后期（30次迭代后）下降趋于平缓，在80-100次迭代时达到收敛，群体最优目标函数值稳定在0.15-0.20之间，说明算法收敛性良好，能够有效搜索全局最优解，避免陷入局部最优——这得益于PSO算法的群体协作机制，以及惯性权重线性递减的设置，兼顾了全局搜索与局部搜索能力。

3.2

最优配置方案

假设设置分布式能源最大安装数量为2台，典型最优配置方案如下（示例）：

• 第1台DER：选址节点12，安装容量2.86

  MW；

• 第2台DER：选址节点24，安装容量3.12

  MW。

选址逻辑分析：节点12、24均为IEEE30节点系统中的重负荷节点，且远离常规发电机节点，电压偏移较大、线损贡献较高，在此处安装分布式能源，可直接补偿负荷需求，减少功率远距离传输，从而降低网损、改善电压质量，符合“负荷中心附近选址”的核心原则——这与分布式能源选址的工程实践逻辑一致，即优先在重负荷、低电压、高线损区域配置DER，最大化发挥其优化效益。

4

常见问题与解决方法

在MATLAB实现过程中，可能遇到以下常见问题，结合工程实践与仿真经验，给出对应的解决方法，确保仿真顺利运行：

4.1

Matpower工具箱调用失败

问题现象：运行脚本时，提示“Undefined

function

'runpf'”或“case30”，无法调用IEEE30节点参数或潮流计算函数。

解决方法：

1. 重新检查Matpower工具箱的路径配置，确保已通过“Set

   Path”添加工具箱的根；

2. 重启MATLAB，确保路径配置生效；

3. 若工具箱版本过低，升级至7.0及以上版本，避免版本不兼容；

4. 手动下载case30.m参数文件，放入当前工作目录，直接调用该文件，无需依赖工具箱——可从GitHub、CSDN等开源平台下载标准的case30.m文件，确保参数完整。

4.2

PSO算法不收敛

问题现象：迭代收敛曲线波动较大，无法达到稳定值，或目标函数值一直处于较高水平，无法找到最优解。

解决方法：

1. 调整PSO算法参数：增大群体规模（如从50调整至80）、增加迭代次数（如从100调整至150）、调整惯性权重（确保w_max=0.9、w_min=0.4，线性递减）；

2. 调整学习因子c1、c2（通常取2左右，避免过大或过小，过大易发散，过小收敛过慢）；

3. 优化粒子位置与速度的边界限制，避免粒子超出合理范围（如选址节点索引、DER容量）；

4. 调整目标函数权重，避免某一目标分量占比过高，导致算法搜索方向偏差——例如，若w1过大（如0.8），算法可能过度侧重网损，忽略电压与经济性，导致收敛困难。

4.3

约束条件校验失败（所有粒子均不满足约束）

问题现象：迭代过程中，所有粒子的目标函数值均为inf，提示约束条件不满足，无法找到可行解。

解决方法：

1. 检查约束条件的参数设置，如线路额定传输功率、DER容量范围、电压允许范围，避免设置过于严格（如将DER最大容量从5MW调整至6MW，放宽容量约束）；

2. 扩大可行选址节点范围，若仅选择少量负荷节点作为可行节点，可能导致无可行解，可适当增加可行节点数量；

3. 检查约束校验函数的代码逻辑，确保电压约束、线路功率约束的计算正确（如线路功率提取的参数索引是否正确）；

4. 降低约束惩罚力度，对于轻微违反约束的方案，可适当降低目标函数惩罚值，避免直接设为inf，帮助算法找到可行解后逐步优化。

4.4

仿真结果与理论预期不符

问题现象：优化后网损未降低、电压偏差未改善，甚至出现指标恶化的情况。

解决方法：

1. 检查潮流计算函数的代码逻辑，确保DER的功率注入方向正确（负荷节点注入为正，发电机节点注入为负）；

2. 检查目标函数的计算过程，确保网损、电压偏差、经济性分量的归一化处理正确，避免量纲影响；

3. 检查IEEE30节点系统参数的导入是否正确，如负荷功率、线路电阻等参数是否与标准参数一致——若参数导入错误，会导致潮流计算结果偏差，进而影响优化结果；

4. 调整DER的安装数量，若安装数量过多，可能导致系统功率失衡，反而增加网损，可适当减少DER数量（如从3台调整至2台）。

5

扩展方向

本文实现了基于PSO算法、以网损最小、电压最优、经济性最优为目标的IEEE30节点系统DER选址与定容，可根据研究需求与工程实际，从以下方向进行扩展，提升仿真的实用性与深度，适配不同场景的应用需求：

1. 算法扩展：替换优化算法，对比不同智能算法的优化效果，如遗传算法（GA）、蜣螂算法（DBO）、小生境技术改进的MOPSO算法等，分析不同算法的收敛速度、优化精度，选择最适合IEEE30节点系统的算法——例如，小生境MOPSO算法在多目标优化中具有更好的多样性，适合复杂约束下的DER配置优化；

2. 目标函数扩展：增加环保目标（如降低碳排放），构建多目标优化模型，采用非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）等多目标算法求解，平衡技术性、经济性与环保性，适配“双碳”政策需求——可将碳排放总量作为第四项目标，权重根据环保要求调整，进一步贴合实际工程的绿色发展需求；

3. 约束条件扩展：考虑分布式能源的出力随机性（如风电、光伏的出力波动），增加随机性约束，采用场景分析法或蒙特卡洛模拟法，提升配置方案的鲁棒性——这是实际工程中DER配置的重要考量因素，可通过生成多个出力场景，确保优化方案在不同场景下均能满足约束条件，提升实用性；

4. 系统扩展：将IEEE30节点系统替换为IEEE14、IEEE33、IEEE39等其他标准节点系统，或实际配电网节点系统，验证算法的通用性——例如，将模型应用于IEEE33节点农村配电网，结合农村电网消纳能力有限、侧重成本的特点，调整目标函数权重，提升模型的工程适配性；

5. 功能扩展：增加DER的类型区分（如光伏、风电、燃气轮机），考虑不同类型DER的出力特性与成本差异；增加储能系统协同配置，研究DER与储能的联合选址与定容，进一步提升系统消纳能力与稳定性——这贴合当前高比例可再生能源配电网的发展趋势，可解决DER出力波动带来的系统不稳定问题，提升优化方案的工程价值；

6. 代码优化：采用MATLAB的并行计算功能，加快迭代优化速度；编写GUI界面，实现参数设置、仿真运行、结果展示的可视化操作，提升代码的易用性，便于非专业人员使用。

6

结论

本文基于MATLAB平台，结合PSO智能优化算法、Matpower工具箱与前推回代潮流计算方法，完成了IEEE30节点系统中分布式能源的选址与定容优化实现，通过理论建模、代码编写、仿真验证与结果分析，得出以下结论：

1. IEEE30节点系统作为经典的标准测试系统，参数规范、结构典型，适合用于分布式能源选址与定容的仿真验证，其仿真结果具有通用性与参考价值，可迁移至其他标准节点系统或实际配电网的DER配置研究中，降低研究成本与难度；

2. PSO算法具有原理简单、收敛速度快、易实现的优势，能够有效求解分布式能源选址与定容这一非线性、多约束优化问题，结合惯性权重线性递减的设置，可兼顾全局搜索与局部搜索能力，避免陷入局部最优，优化效果显著——与传统算法相比，PSO算法无需复杂的数学推导，更适合工程实践中的快速优化求解；

3. 合理的分布式能源选址与定容方案，可显著降低系统网损、改善节点电压质量、提升系统经济性，本文示例中，优化后系统网损降低率约46.5%，节点电压偏差控制在允许范围内，所有约束条件均满足，验证了优化模型与实现方法的可行性与有效性——这与分布式能源配置的工程目标一致，能够为实际配电网的DER规划提供技术支撑；

4. MATLAB平台与Matpower工具箱的结合，简化了潮流计算与参数导入的流程，大幅降低了分布式能源选址与定容的实现难度，编写的代码具有良好的可读性、可调试性与可扩展性，可根据研究需求与工程实际，灵活调整参数、算法与目标函数，适配不同场景的应用需求——例如，可快速替换优化算法、扩展目标函数、调整约束条件，满足不同科研与工程场景的需求。

本文的实现方法可为电气工程、能源系统等相关专业的科研人员、学生，以及电力系统工程技术人员提供参考，为分布式能源的并网规划、优化配置提供可复现的技术方案，助力分布式能源在配电网中的高效、安全、经济应用，推动电力系统向清洁化、智能化转型，适配“双碳”政策与乡村振兴战略的发展需求。

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运行结果

张旭.含分布式能源的主动配电网优化方法研究[D].华北电力大学(北京),2023.

[2]

彭丽霖.主动配电网下分布式能源系统规划运行及效益评价研究[D].华北电力大学(北京),2019.

[3]

邓大上,房鑫炎.电压稳定极限曲面法向量在分布式电源选址中的应用[J].电力系统保护与控制,

2015,

43(5):6.DOI:10.7667/j.issn.1674-3415.2015.05.009.

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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、

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

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、

双层车辆路径规划（2E-VRP）、

油电混合车辆路径规划、

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

🌈

人群疏散

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

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