【配电网重构】基于粒子群算法求解配电网重构问题附matlab代码

1 内容介绍

随着大规模,跨区域的配电网不断发展,对配电网运行的经济性和可靠性要求越来越高,在配电网发生大范围停电事故后,需要对配电网的拓扑结构进行重新组合,从而达到恢复供电的目的,这个重新组合配电网拓扑结构的过程即为配电网恢复重构.配电网恢复重构是一个多目标非线性组合优化问题,智能优化算法被认为是当前最有效的求解方法. 本文选用了粒子群算法作为求解配电网恢复重构问题的智能优化算法.首先通过分析配电网恢复重构和优化重构的不同之处,建立了以负荷恢复最大化为重构目标的配电网恢复重构数学模型,并将离散的二进制粒子群算法应用于配电网恢复重构.

2 仿真代码

%function main()

clear;

clc;

tic;

numberofRuns = 1;          %number of trials per experiment

psoOptions = get_psoOptions;

psoOptions.Vars.ErrGoal = 1e-4;     %最小误差

LL=5;   %联络开关数

% Parameters common across all functions

psoOptions.SParams.c1 = 0.02; %边界参数

psoOptions.SParams.w_beta = 0.5; %初始化beta值

% Run experiments for the three complex functions

psoOptions.Obj.f2eval = 'fitness_cgfcPQV';

psoOptions.Obj.lb = ones(1,LL); %初始化下限

%psoOptions.Obj.lb = ones(1,32);

psoOptions.Obj.ub = [10 7 15 21 11]; %初始化上限            %通过运行程序maxswarmmin得到的结果

%psoOptions.Obj.ub = 20*ones(1,32);

%psoOptions.Obj.ub(1,1:5)=4;

psoOptions.SParams.Xmax =psoOptions.Obj.ub; %最大限制位置

%-----------------------------------------------------------%

%--Run Experiments for different dimensions and SwarmSizes--%

%-----------------------------------------------------------%

    DimIters = [5; ...   %Dimensions维数

              300];    %Corresponding iterations迭代次数

    x = DimIters;

        psoOptions.Vars.Dim = x(1,:);

        psoOptions.Vars.Iterations = x(2,:);

        swarmsize = [50]   %种群规模

            psoOptions.Vars.SwarmSize = swarmsize;

            disp(sprintf('This experiment will optimize %s function for %d times.', psoOptions.Obj.f2eval, numberofRuns));

            disp(sprintf('Population Size: %d\t\tDimensions: %d.', psoOptions.Vars.SwarmSize, psoOptions.Vars.Dim));

              temp = 5e6;

              fVal = 0;

    

    

for i = 1:numberofRuns     %程序运行numberofRuns次

    [tfxmin, xmin,PBest,fPBest, tHistory] = QPSO(psoOptions);

    fVal(:,i)=tfxmin;

      if temp>tfxmin

        temp=tfxmin;

        record=tHistory;

   end

    

end

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

toc;

disp(sprintf('\nminxfmin= \t\t%2.10g',temp));  %最优函数适应值

xmin           %优化的开关组合    

fPBest         %备选开关组合函数适应值

PBest          %备选开关组合(用于在哪个开关失灵情况下，采用备选方案，更加符合实际情况)

a=fbm(xmin)

sumall=0;

for i = 1:numberofRuns

    if fVal(i)<100

        sumall=sumall+1;

    end

end 

pre=sumall/numberofRuns

Avg = sum(fVal)/numberofRuns;

disp(sprintf('\nAvg. \t\t%2.10g\n\n', Avg)) %平均值

[fploss,fustab]=powflow(a)   %根据运行结果调用潮流函数，求得运行处的网损与节点电压稳定性值

3 运行结果

4 参考文献

[1]彭伊伊. 基于粒子群算法的配电网恢复重构的研究. 华中科技大学, 2012.

博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，相关matlab代码问题可私信交流。

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