含分布式电源的基于粒子群算法的配电网重构算法:改进粒子群算法
优化目标:有功网损最小
潮流计算模型:前推回代法
计算模型采用IEEE33节点标准模型
输出结果如”下图片所示.
文件含:MATLAB程序、Visio模型图和程序框图、输出结果图、参考文献。
这个程序主要是一个粒子群算法，用于解决配电网重构问题。粒子群算法是一种启发式优化算法，通过模拟鸟群觅食行为来寻找最优解。在这个程序中，粒子表示一种可能的重构方案，每个粒子由一个五维向量表示，每个维度代表一个开关的状态（开或关）。程序的目标是找到一个最优的重构方案，使得配电网的总功率损耗最小。
原创文章，转载请说明出处，资料来源：http://imgcs.cn/5c/673184771222.html
程序的主要思路如下：
1. 首先，定义了一些常量和参数，包括粒子群算法的参数（c1、c2、maxgen、sizepop等）和配电网的相关参数（支路参数、节点参数等）。
2. 然后，随机生成了初始种群和速度，并计算了每个粒子的适应度（即配电网的总功率损耗）。
3. 接下来，进行了一系列的迭代，每次迭代都更新了粒子的速度和位置，并计算了新位置的适应度。同时，更新了个体最优解和全局最优解。
4. 最后，输出了最优解的相关信息，包括断开开关的状态、配电网的总功率损耗、电压最小节点和电压最小值等。
通过粒子群算法的迭代优化，程序找到了一个最优的重构方案，使得配电网的总功率损耗最小。同时，程序还分析了重构前后的节点电压变化、网络损耗降低百分比和节点电压最大偏差等指标。
程序涉及到的知识点包括粒子群算法、优化算法、电力系统、配电网重构等。通过阅读代码和分析程序运行过程，可以更好地理解粒子群算法的原理和应用，以及配电网重构的方法和目标。
原创文章，转载请说明出处，资料来源：http://imgcs.cn/5c/673184771222.html
标签：粒子,推回,重构,程序,算法,配电网,最优 From： https://blog.51cto.com/u_14989677/6531727