厦门市网站建设_网站建设公司_博客网站_seo优化

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥内容介绍

一、研究背景与意义

随着能源短缺与环境污染问题日益突出，基于风、光、微型燃气轮机等的分布式电源（DG）因环境友好、调度灵活、就近供电等优势，成为电力系统转型的重要方向。然而，DG的无序接入易导致配电网潮流紊乱、电压偏移超标、网损增加等问题，其选址与定容直接决定DG效能的发挥。

传统DG选址定容研究多侧重经济性目标，对环境影响的考量不足。本文以IEEE33节点配电网为测试系统，构建兼顾经济性与环保性的多目标优化模型，采用遗传算法（含自适应改进策略）求解最优配置方案，通过仿真复现验证模型与算法的有效性，为高比例DG接入配电网的规划提供理论支撑。

二、IEEE33节点系统参数设定

本次复现采用标准IEEE33节点配电网模型，系统基准电压10.5kV，总负荷3.715MW，包含32条支路，线路总电阻13.68Ω、总电抗23.44Ω。待选DG类型为微型燃气轮机（MT）与光伏电站（PV），具体参数约束如下：

• 微型燃气轮机：单台容量范围0~111.1kW，碳排放系数0.78kg/kWh，投资成本3500元/kW，年运维成本为投资成本的5%。

• 光伏电站：单台容量范围0~80kW，零碳排放，投资成本4000元/kW，年运维成本为投资成本的3%。

• 系统约束：DG总接入容量不超过系统总负荷的20%；节点电压偏差控制在±5%以内（优化目标为缩小至±2%）；线路过载率≤0%。

三、优化模型构建（兼顾经济与环境目标）

3.1 决策变量

设决策变量为DG接入节点编号与对应容量，采用二维编码方式：染色体前半部分表示节点选择（二进制编码，1表示接入DG，0表示不接入），后半部分表示对应节点的DG容量（实数编码，符合容量约束范围）。

3.2 目标函数

构建多目标优化函数，采用权重法转化为单目标求解，目标函数为系统年综合成本最小化，涵盖经济成本与环境惩罚成本。

（1）经济成本：包括DG投资成本、年运维成本及配电网网损成本。

式中：C为DG总投资成本（年均值，按10年使用寿命摊销）；C为年运维成本；C为年网损成本（电价按0.6元/kWh计算）；P为第i个节点DG容量；r为折现率（取8%）；T为使用寿命；k、k分别为第i个节点DG的单位投资成本、单位运维成本；ΔP为系统年总网损。

（2）环境惩罚成本：仅针对微型燃气轮机的碳排放，设置CO₂惩罚系数（200元/吨），将碳排放转化为经济成本纳入目标函数。

式中：C为环境惩罚成本；ω为CO₂惩罚系数；e为第i个节点DG的碳排放系数；T为年运行小时数（MT按8000h计，PV按1200h计）。

总目标函数：min C = C + C + C + C

3.3 约束条件

• 功率平衡约束：对于每个节点i，注入功率等于流出功率，即P + P = P + ΔP，其中P为电网输入功率，P为节点负荷功率，ΔP为节点功率损耗。

• 电压约束：V ≤ V ≤ V，其中V=0.95pu，V=1.05pu。

• DG容量约束：P ≤ P ≤ P，具体取值见2.1节。

四、遗传算法设计与实现

为提升算法收敛速度与寻优精度，本次复现采用自适应遗传算法（AGA），通过动态调整交叉概率与变异概率，避免传统遗传算法早熟收敛问题。算法流程如下：

4.1 算法参数设置

• 种群规模：100；最大迭代次数：200；初始交叉概率：0.9；初始变异概率：0.1。

• 自适应参数：交叉概率随迭代次数增加从0.9线性降至0.6；变异概率随迭代次数增加从0.1线性降至0.02，同时对适应度较差个体赋予较高变异概率。

4.2 核心操作设计

• 选择操作：采用锦标赛选择法，每次随机选取3个个体，选择适应度最优者进入下一代，重复操作直至填满新种群，避免轮盘赌选择的早熟风险。

• 交叉操作：对染色体容量部分执行算术交叉，子代容量为父代容量的线性组合（如P = αP + (1-α)P，α∈[0,1]随机取值），确保容量符合约束范围。

• 变异操作：对容量部分执行非均匀变异，变异幅度随迭代次数增加而减小，公式为：P = P ± Δ(t)，其中Δ(t) = (P - P)×(1 - t/T)，t为当前迭代次数，T为最大迭代次数。

• 潮流计算：采用前推回推法求解配电网潮流，计算各节点电压、支路功率损耗，为适应度评估提供数据支撑。

五、结论与展望

5.1 研究结论

本文构建的兼顾经济性与环保性的DG选址定容模型，结合自适应遗传算法，在IEEE33节点系统中实现了有效复现。仿真结果表明：该方案能显著降低配电网年综合成本与碳排放，提升电压质量与算法收敛效率，验证了模型与算法的可行性和优越性，可为DG优化配置提供工程参考。

5.2 未来展望

本次复现仍存在一定局限性，未来可从以下方面深化研究：一是考虑DG出力的随机性（如风光出力波动），结合随机优化或鲁棒优化方法提升模型适应性；二是扩展DG类型（如风电、储能），构建多能源协同优化模型；三是引入地理约束、政策补贴等因素，使优化方案更贴合实际工程场景。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 张元凯.基于遗传算法的分布式电源选址定容问题研究[D].东北大学,2013.

[2] 高国梁.分布式电源接入后的配电网降损及规划问题研究[D].山东大学[2026-01-18].

[3] 颜湘武,段聪,吕正,等.基于动态拓扑分析的遗传算法在配电网重构中的应用[J].电网技术, 2014, 38(6):5.DOI:10.13335/j.1000-3673.pst.2014.06.034.

📣 部分代码

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌈 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

👇