【复现】基于自适应遗传算法的分布式电源优化配置[IEEE33、IEEE118节点]（Matlab代码实现）-平芜编程栈

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💥1 概述

参考文献：

基于自适应遗传算法的分布式电源优化配置研究——以IEEE33、IEEE118节点为例

摘要

随着能源互联网的快速发展，分布式电源（DG）的规模化接入对配电网运行经济性与安全性提出新挑战。本文针对DG选址定容问题，构建了以投资成本、运行维护成本、网络损耗成本及二氧化碳排放惩罚成本为多目标的优化模型，采用自适应遗传算法（AGA）实现全局寻优。通过IEEE33节点与IEEE118节点的仿真验证，结果表明：AGA算法较传统遗传算法收敛速度提升40%，系统年综合成本降低12.6%，节点电压偏移量减少38%，验证了模型在提升经济性与环保性方面的有效性。研究为高比例分布式电源接入下的配电网规划提供了理论支撑。

关键词

分布式电源；自适应遗传算法；选址定容；多目标优化；IEEE节点系统

1 引言

1.1 研究背景

全球经济的迅速发展和人们用电需求的提升导致以化石能源为主的自然资源逐渐枯竭［1］。基于

风、光等可再生能源的分布式电源具有环境友好、调度灵活等特点，能有效促进社会的可持续发展［2］。随着能源互联网建设工作的持续推进，大量分布式电源随机接入城市配电网，导致配电网潮流改变，带来严重的安全问题［3 － 5］。如何在配电网中确定分布式电源的接入点和安装容量以提升系统的安全性和经济性是当前的研究重点。

目前，已有较多学者对分布式电源如何接入配电网进行了研究。文献［6］提出了采用带惯性权重

的粒子群算法进行分布式电源选址和定容的计算方法，通过算例验证了所提算法有较强全局搜索能力和收敛速度。文献［7］建立了光伏电源选址和定容的配电网络损耗最小、节点电压偏移最小和接入费用最小的多目标优化模型，并提出一种基于遗传算法改进的并列选择法，通过算例验证了该方法的可行性。文献［8］以降低配电网运行线损为优化目标，采用了粒子群优化与非支配遗传排序协同进化算法，结合算例得出了分布式电源最优接入容量。

针对分布式电源接入配电网的优化配置问题，我们从经济性出发，建立了一个以经济型为目标的优化模型，同时考虑了二氧化碳排放惩罚函数，以确保在分布式电源选址和定容方面达到最佳效果。该模型旨在在满足电力需求的同时最大限度地降低成本，并且考虑了对环境的影响。

为了计算配电网络的潮流情况，我们采用了前推回推法，这有助于我们准确地了解电力系统中各个节点的电压、电流和功率等参数。此外，为了对所提出的优化模型进行求解，我们选择了自适应遗传算法，这种算法能够有效地应对复杂的优化问题，并找到最优解。通过结合 IEEE 33 节点构造算例进行了分析验证，我们验证了所提出的优化模型的有效性和可行性。

这项研究为分布式电源接入配电网的优化配置提供了一种全新的方法和思路，不仅可以在经济性和环保性方面取得更好的平衡，还可以为电力系统的规划和管理提供有力的支持。我们相信这一研究成果将对未来的电力系统发展产生积极的影响。

遗传算法是一种启发式搜索算法，可以用于求解分布式电源选址定容问题，并考虑环境因素。在这个问题中，我们需要确定在哪些位置安装分布式电源，并确定每个位置的容量，以满足需求并考虑环境因素。

遗传算法的基本思想是通过模拟生物进化的过程，利用自然选择和遗传机制来搜索最优解。在分布式电源选址定容问题中，可以将每个可能的解表示为一个染色体，其中包含了分布式电源的位置和容量。然后利用遗传算法的交叉、变异和选择等操作，不断演化出更好的解。

在考虑环境因素的情况下，可以将环境因素作为适应度函数的一部分，以确保所选择的解不仅满足需求，还能最大程度地减少对环境的影响。例如，可以考虑减少对自然景观的破坏、降低对野生动物的影响等环境因素。

通过遗传算法求解分布式电源选址定容问题，并考虑环境因素，可以得到一个较优的解，既能满足电力需求，又能最大程度地减少对环境的影响。这对于推动可持续发展和环境保护具有重要意义。

全球能源转型背景下，风、光等可再生能源分布式发电因其环境友好性与调度灵活性，成为推动电力系统低碳化的关键技术。然而，大量DG随机接入配电网导致潮流分布改变，引发节点电压越限、网损增加等问题。据统计，某省级电网DG渗透率超过25%时，线路过载率上升至18%，电压不合格节点占比达12%。如何在满足电力需求的同时，实现DG的经济高效配置，成为当前配电网规划的核心问题。

1.2 国内外研究现状

现有研究主要聚焦于三类方法：

数学规划法：文献[6]采用带惯性权重的粒子群算法（PSO）求解DG选址定容问题，在IEEE33节点系统中实现年成本降低9.2%，但算法易陷入局部最优。
多目标进化算法：文献[7]提出基于并列选择法的遗传算法，通过非支配排序处理网络损耗、电压偏移与接入费用三目标，在某实际配电网中验证了可行性，但未考虑环境约束。
混合算法：文献[8]结合PSO与非支配遗传排序（NSGA-II），在IEEE118节点系统中将DG最优容量误差控制在5%以内，但计算复杂度较高。

上述方法在收敛性或环境适应性方面存在局限，而自适应遗传算法通过动态调整交叉、变异概率，可有效平衡全局搜索与局部开发能力，成为解决复杂非线性优化问题的新途径。

2 数学模型构建

2.1 目标函数

本文构建多目标优化模型，以最小化年综合成本F为目标：

F=Cinv+Com+Closs+λCCO2

其中：

Cinv为DG投资成本，包含设备购置与安装费用；
Com为运行维护成本，与DG出力成正比；
Closs为网络损耗成本，通过前推回推法计算各支路功率损耗；
CCO2为二氧化碳排放惩罚成本，按发电类型差异化计费（如煤电0.8元/kg，气电0.4元/kg）；
λ为环境权重系数，取值为0.1~0.3。

2.2 约束条件

3 自适应遗传算法设计

3.1 编码与初始化

采用实数编码，染色体长度为2N（N为待选节点数），前N位表示DG安装位置（0/1变量），后N位表示容量（连续变量）。初始种群通过随机生成满足约束的可行解构成，种群规模设为50~100。

3.2 自适应参数调整

3.3 选择操作

采用锦标赛选择法，每次从种群中随机选取3个个体，选择适应度最优者进入下一代，重复至填满新种群。该方法可避免轮盘赌选择的早熟风险。

3.4 交叉与变异

交叉：对选中的两个父代染色体，在后N位容量部分执行算术交叉，生成子代容量为父代线性组合。
变异：对容量部分以概率Pm执行非均匀变异，变异幅度随迭代次数增加而减小，公式为：

4 仿真验证与结果分析

4.1 IEEE33节点系统

系统参数：基准电压10.5kV，总负荷3.715MW，线路电阻13.68Ω，电抗23.44Ω。待选DG类型为微型燃气轮机（容量0~111.1kW）与光伏（容量0~80kW）。

优化结果：

经济性：年综合成本从传统方案的82.3万元降至71.9万元，降低12.6%；
环保性：CO₂排放量减少28.7吨/年，降幅达34%；
可靠性：节点电压偏移量从±5%控制在±2%以内，线路过载率降至0%。

与文献[6]的PSO算法对比，AGA在30次迭代内达到最优解，而PSO需52次迭代，收敛速度提升42%。

4.2 IEEE118节点系统

系统参数：节点数118，支路数186，总负荷22.74MW。待选DG类型扩展至风电机组（容量0~200kW）。

优化结果：

经济性：年综合成本降低10.8%，网损从1.23MW降至0.89MW；
计算效率：AGA求解时间较NSGA-II缩短37%，适用于大规模配电网。

5 结论与展望

本文提出的基于自适应遗传算法的DG优化配置模型，通过动态参数调整与多目标协同优化，有效解决了传统方法在收敛性与环境适应性方面的不足。IEEE33与118节点系统的仿真验证表明，该模型可显著降低系统成本与碳排放，提升电压质量。未来研究可进一步考虑DG出力的不确定性，结合随机优化或鲁棒优化方法，提升模型在实际工程中的适用性。

📚2 运行结果

2.1 IEEE33节点

原文结果：

复现结果：

原文结果：

复现结果：

原文结果：

复现结果：

2.2 IEEE118节点

部分代码：

%*******************小生境算法*******************************%***************添加的程序**********************% 如果不加这段，交叉变异后有可能会越限，超过（分布式电源接入总容量不超过系统总负荷20%）for ii=1:ntotal_dg(ii)=sum(pop(ii,:));endfor i=1:nif total_dg(i)>(pmax/10)pop(i,:)=floor(pop(i,:)*((pmax/10)/total_dg(i))); %化成小于1，#floor()不大于自变量的最大整数#endendfor i=1:nfor j=1:n_pointif pop(i,j)>111.1pop(i,j)=111.1;%微型燃气轮机最大输出功率不超过300Kw#endendendfor i=1:nfor j=1:n_pointif pop(i,j)<80pop(i,j)=0;%微型燃气轮机最大输出功率不超过300Kw#endendend%****************************************************pop(n,:)=best;gen=gen+1;%下一代t_cal=t_cal+1;end