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🔥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.
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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
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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
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