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利用多目标大象算法最小化配电网功率损耗与节点电压偏差

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简介：
本研究提出采用多目标大象搜索算法优化配电网配置，旨在同时降低电力系统中的能量损失和改善节点电压稳定性，提升整体效能。 本代码用于解决配电网多目标最优分布式发电（DG）集成问题的Matlab元启发式大象放牧优化算法。考虑的目标函数包括最小化功率损耗和节点电压偏差，并最大化配电系统的电压稳定性指标。此外，该代码还包括用于求解功率流方程的前推回代潮流方法。

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  • 利用多目标大象算法最小化配电网功率损耗与节点电压偏差
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    本研究提出采用多目标大象搜索算法优化配电网配置，旨在同时降低电力系统中的能量损失和改善节点电压稳定性，提升整体效能。 本代码用于解决配电网多目标最优分布式发电（DG）集成问题的Matlab元启发式大象放牧优化算法。考虑的目标函数包括最小化功率损耗和节点电压偏差，并最大化配电系统的电压稳定性指标。此外，该代码还包括用于求解功率流方程的前推回代潮流方法。
     
  • 配电网多目标动态有功与无功网损优化——基于IEEE 33节点系统，追求网损、电压偏差及运行成本最低化
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    本文探讨了在IEEE 33节点系统中，通过多目标动态方法实现配电网有功和无功网损的优化问题，旨在最小化网损、电压偏差及运行成本。 本段落研究了配电网多目标动态有功网损优化及无功优化问题，基于IEEE33节点配电网模型进行分析。以最小化网络损耗、电压偏差以及运行成本为目标函数，并考虑24个不同时刻的时间尺度影响因素，将变压器变比和两个无功补偿接入容量作为优化变量。通过多目标粒子群算法求解上述问题，得到了最佳的接入策略。该代码由本人编写，具有较强的可替换性，可以方便地更换其他目标函数以适应不同的应用场景，相较于不可替换性强的代码更为实用。
     
  • 针对IEEE33节点的配电网网架重构和分布式电源容量配置优化研究——基于粒子群算法，实现节点电压偏差与有功网损最小化...
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    本研究聚焦于IEEE 33节点配电网络，运用粒子群算法优化网架重构及分布式电源容量配置，旨在最小化系统节点电压偏差和有功功率损耗。 基于粒子群算法的配电网分布式电源容量配置优化研究——以IEEE33节点网架重构为例 本段落探讨了利用粒子群算法对包含分布式电源(DG)的配电网进行网架重构与DG容量配置，旨在最小化节点电压偏差和有功损耗。通过调整开断支路及优化DG容量，实现系统性能提升。 关键词：分布式电源容量配置程序；粒子群算法；配电网；网架重构；DG容量优化；节点电压偏差；有功网损；IEEE33节点；开断支路；参考文献。
     
  • 基于IEEE33节点的配电网多目标动态无功优化研究 在不同时间条件下，以降低网损、减少电压偏差和最大化光伏消纳为目标。
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    本研究针对IEEE 33节点系统，在变动的时间条件下探讨了多目标动态无功功率优化策略，旨在通过最小化网络损耗及电压偏移同时实现最大化的光伏发电并网能力。 本段落研究了基于IEEE33节点配电网的多目标动态无功优化问题。以降低网损、减小电压偏差以及最大化光伏消纳为目标，在24个不同时间尺度上进行分析，通过调整光伏接入容量、变压器变比和两个无功补偿装置的容量作为优化变量，并采用多目标粒子群算法求解，最终确定了最优的接入策略。
     
  • 33节点配电网网损分析_matlab_电压影响_powerflow.rar
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    本资源包含使用MATLAB进行33节点配电网网损分析的代码和数据。通过研究不同电压水平对电力系统的影响，优化功率流以减少损耗。适用于电力工程和技术爱好者学习与研究。 使用前推回代法编写标准配电网33节点潮流计算程序，能够计算网损和各节点电压。
     
  • 基于MATLAB的主动配电网实时无功优化研究——考虑风力与光伏发电的影响，运用多目标粒子群算法，以降低网损和电压偏差为目标，调整变压器分接头参数
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    本研究利用MATLAB平台，探索了在集成风电及光伏电源的背景下，采用多目标粒子群算法进行主动配电网实时无功优化的方法。通过调节变压器分接头等手段，旨在实现降低网损和减小电压偏差的双重目标。 该程序基于Matlab开发，采用多目标粒子群优化算法（MOPSO）来解决主动配电网中的实时无功功率优化问题。考虑了风力发电与光伏发电的接入情况，以网损最小化及电压偏差控制为目标函数，通过调整变压器分接头和无功补偿设备参数实现24小时内的连续优化。 程序首先加载包括负荷数据、光伏出力预测以及风电输出特性在内的多种输入信息，并利用MOPSO算法对上述关键变量进行迭代寻优。在找到最优解后，该系统进一步计算并绘制了网损变化曲线图、节点电压的动态调整情况及无功补偿设备与变压器分接头设置的变化趋势。 通过对比优化前后各项性能指标（如总损耗和各节点电压水平），此研究证明了所提出的MOPSO算法在提高电力网络运行效率方面具有显著效果。该方法可应用于实际电网规划、操作调度等领域，以提升系统稳定性和经济性。
     
  • 基于IEEE 33节点系统的电动汽车充电对配电网节点电压偏差的影响分析
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    本研究探讨了在IEEE 33节点系统中，电动汽车充电站的接入如何影响配电网各节点的电压稳定性，通过仿真分析提供了减少电压偏差的有效策略。 基于IEEE33节点系统的电动汽车充电对配电网节点电压偏差的影响研究： 给出在某一时刻下接入不同电动汽车（EV）充电负荷后的Simulink仿真图示例。其他不同时刻的仿真需要自行完成，以获取后续仿真的.mat参数文件。但可以提供同一时间段内各节点电压的.mat参数文件用于以下仿真.m文件中。 具体的研究内容包括但不限于以下几个方面： 1. 接入常规负荷前后配电网各节点电压变化情况的Matlab仿真程序； 2. 常规负荷接入对典型节点电压影响的Matlab仿真程序； 3. 不同渗透率下充电桩不同位置接入时，对电压偏差的影响进行Matlab仿真实验； 4. 在无序充电和受控充电行为下，分析33个节点在不同时刻的电压幅值变化情况。 以上研究内容可以根据常规负荷与电动汽车充电负荷的不同情况进行适当调整。有参考文档可供查阅。
     
  • 电力无功优化.zip_节点优化_配电网改进_遗传算法应用
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    本项目探讨了在配电网中运用遗传算法进行节点无功优化的方法，旨在提高电力系统的效率和稳定性。通过仿真研究，验证了该方法的有效性和优越性，为实际工程中的系统改善提供了理论依据和技术支持。 配电网69节点电力系统的无功优化采用遗传算法进行研究。
     
  • 利用粒子群算法实现IEEE30节点输电网最优潮流及发电成本最小化
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    本研究运用粒子群优化算法对IEEE 30节点系统进行最优潮流分析，旨在减少发电成本并提高电力系统的运行效率和稳定性。 本段落详细介绍了如何使用粒子群算法（PSO）对IEEE30节点输电网进行最优潮流计算，旨在最小化系统发电成本。文章首先阐述了IEEE30节点输电网的基本结构及其目标函数，即通过调整各发电机组的出力来达到最低发电成本。接着，深入探讨了粒子群算法的工作原理，包括粒子的初始化、适应度函数的设计、速度和位置的更新规则等。文中提供了具体的Python代码示例，展示了如何实现粒子群算法来求解最优潮流问题。此外，还讨论了算法的关键参数选择和一些实践经验，如惯性权重的线性递减、越界处理方式以及等式约束的惩罚函数处理方法。最后，通过实例验证了该算法的有效性，并指出未来改进的方向。 本段落适合对电力系统优化感兴趣的科研人员、工程师和技术爱好者，尤其是那些希望深入了解粒子群算法应用于电力系统的人士阅读和参考。 使用场景及目标：适用于研究和开发电力系统最优潮流计算的场景，旨在通过优化发电机组的出力配置来降低发电成本，提高电力系统的经济效益。该方法不仅有助于学术研究，还能为实际电力调度提供有价值的参考依据。 此外，尽管本段落提供的解决方案较为简化，并忽略了诸如节点电压约束、线路容量限制等因素的影响，但它仍然为理解和实现粒子群算法在电力系统中的应用提供了一个良好的起点。未来的研究可以在现有基础上加入更多的实际约束条件，以提升算法的实用性和准确性。