基于粒子群算法的配电网日前优化调度采用IEEE33节点配电网搭建含风光，储能，柴油发电机和燃...-平芜编程栈

基于粒子群算法的配电网日前优化调度采用IEEE33节点配电网搭建含风光，储能，柴油发电机和燃气轮机的经济调度模型。以运行成本和环境成本最小为目标，考虑储能以及潮流等约束，采用粒子群算法对模型进行求解，得到电源的每小时出力情况。这段程序主要是一个基于IEEE33节点电网的分布式电源优化调度模型。它的主要功能是通过优化调度分布式电源的运行策略，以降低电网的总成本。该程序应用在电力系统领域，通过对光伏、风电、燃气轮机、柴油发电机和储能等分布式电源的调度，实现电网的经济运行。程序的主要思路是使用粒子群优化算法来求解最优的分布式电源调度策略。程序首先初始化种群个体的位置和速度，然后根据适应度函数计算每个个体的适应度，并初始化个体最优位置和全局最优位置。接下来，程序进入主循环，通过更新粒子的速度和位置，并计算每个个体的适应度，更新个体最优位置和全局最优位置。最后，程序输出最优位置和相应的成本，并绘制适应度函数的迭代收敛图和各个分布式电源的运行计划。程序中涉及到的知识点包括粒子群优化算法、电力系统潮流计算、电力系统负荷变化、分布式电源运行策略等。通过优化分布式电源的调度策略，可以降低电网的总成本，提高电网的经济性和可靠性。

一、系统概述

本系统基于IEEE33节点配电网拓扑，构建了包含风光可再生能源、储能系统、柴油发电机及燃气轮机的多源协同经济调度模型。通过粒子群优化（PSO）算法，实现24小时时域内的电源出力优化分配，在满足负荷需求与设备约束的前提下，最小化系统综合运行成本（含发电成本、维护成本及污染治理成本）。系统核心由4个功能模块构成，各模块协同完成数据加载、成本计算、潮流分析与智能优化，形成完整的“数据输入-约束计算-优化求解-结果输出”闭环。

二、核心模块功能解析

（一）主控制模块（main.m）

作为系统入口，主控制模块承担参数初始化、种群迭代优化及结果可视化功能，是调度系统的“中枢神经”，具体职责如下：

环境与参数初始化
-数据加载：读取分时电价（grid.txt）、负荷数据（P.mat）、风电出力（WT.mat）及光伏出力（PV.mat），并根据实际设备容量进行归一化处理（如光伏出力除以30、风电出力除以40），确保数据符合调度模型的数值范围。
-设备参数配置：定义各电源的经济与技术参数，包括柴油发电机单位成本（0.396元/kWh）、光伏运维基准成本（0.336元/kWh）、储能综合成本（含折旧与运维，0.322元/kWh）等经济参数；同时设置设备出力约束，如燃气轮机最大功率300kW、最小功率100kW，储能最大充/放电功率分别为-200kW/250kW（负号表示充电）。
-PSO算法参数设定：初始化种群规模（100个粒子）、搜索空间维度（144维，对应24小时×6台可控设备）、迭代次数（100次）及惯性权重范围（0.4-0.9）。其中惯性权重采用线性递减策略，平衡算法前期全局探索与后期局部寻优能力。
种群初始化与边界处理
- 依据设备出力约束，为100个粒子的144个维度（对应6台设备24小时出力）分配初始值。例如，燃气轮机（1-48维）初始出力在100-300kW区间随机生成，储能系统（97-144维）初始出力在-200-250kW区间生成，确保初始种群满足设备安全运行边界。
- 对迭代过程中超出约束的粒子位置进行修正：当粒子出力低于最小值时，强制拉回至最小值并反向更新速度；高于最大值时同理，避免无效解占用计算资源。
优化迭代与最优解更新
-迭代逻辑：在100次迭代周期内，每轮通过惯性权重、认知因子（c1）与社会因子（c2）更新粒子速度与位置。其中认知因子从2.5线性降至0.5，社会因子从0.5线性升至2.5，引导粒子逐步向全局最优解收敛。
-最优解维护：维护“个体最优（Pi）”与“全局最优（Pg）”两个关键变量。每次迭代后，若粒子当前适应度（综合成本）优于其历史最优Pi，则更新Pi；若Pi优于全局最优Pg，则更新Pg，确保算法持续向成本更低的方向进化。
结果输出与可视化
-数据输出：计算优化前后的系统综合成本，输出全局最优解（144维设备出力计划）及24小时购电功率曲线（SB数组）。
-图形化展示：生成5类核心曲线，包括适应度函数迭代收敛图（验证算法稳定性）、燃气轮机/柴油发电机/储能的24小时出力计划图、风光出力时序图及负荷变化图，直观呈现优化效果。

（二）经济成本计算模块（economic.m）

该模块是成本量化的核心，负责计算系统24小时内的全口径成本，为优化算法提供“成本-出力”映射关系，计算逻辑如下：

成本构成维度
-可再生能源维护成本：按2倍基准成本（含设备折旧）计算风光运维费用，公式为“2×（基准成本+固定运维费）×实际出力”，其中光伏固定运维费0.0096元/kWh，风电0.0296元/kWh，体现风光发电的低边际成本特性。
-常规电源发电成本：燃气轮机（1-48维）采用二次函数成本模型“0.0006P²+0.388P+40”（P为出力），包含燃料成本与启停固定成本；柴油发电机（49-96维）按“（0.396+0.0293）×P”计算，仅考虑燃料与运维的线性成本。
-储能系统成本：按绝对值计算出力成本“（0.322+0.026）×|P|”，因充放电过程均产生损耗与运维费用，故对正负出力（充/放电）统一按绝对值计费。
-网损与污染成本：调用潮流计算模块（qiantuihuidai1.m）获取购电功率（SB数组），按分时电价计算购电成本；同时根据不同电源的污染排放系数（如柴油发电机CO₂排放系数649g/kWh），将污染治理成本量化为经济成本，体现“绿色调度”理念。
成本汇总逻辑：通过循环遍历24小时时域与144维设备出力，累加各类成本项，最终输出系统综合成本（C_all），作为优化算法的核心优化目标。

（三）适应度计算模块（fitness.m）

作为PSO算法的“评价器”，该模块在economic.m的成本计算基础上，引入储能荷电状态（SOC）约束惩罚机制，确保优化解的可行性，具体功能如下：

基础成本计算：复用economic.m的成本计算逻辑，获取无约束条件下的系统综合成本（C_all），保证成本计算的一致性。
SOC约束判断与惩罚
-SOC累积计算：将储能24小时出力（97-144维）分为两个时段（97-120维、121-144维），分别累积充放电量，计算实时SOC值。
-约束违规判断：设定SOC上下限（-200kWh-250kWh），当累积SOC超出边界时，计算违规偏差量（PBAsum_delt）。
-惩罚系数动态调整：根据偏差量大小设定惩罚系数（d），偏差0-10kWh时d=1，10-50kWh时d=2，50-100kWh时d=5，超100kWh时d=20，偏差越大惩罚越重，强制算法规避储能过充/过放风险。
适应度值输出：最终适应度值为“综合成本+惩罚成本”，确保优化算法在追求低成本的同时，满足储能系统的安全运行约束。

（四）潮流计算模块（qiantuihuidai1.m）

作为调度可行性的“校验器”，该模块基于前推回代法，计算IEEE33节点配电网的功率流分布，为成本计算与约束判断提供电网运行数据支撑，核心功能如下：

电网拓扑与参数配置
-节点与支路数据定义：存储IEEE33节点的负荷数据（如节点24总有功负荷420kW）与32条支路的阻抗参数（如支路1电阻0.0922Ω、电抗0.047Ω），并根据实际负荷水平（pload_flex）对节点负荷进行缩放。
-分布式电源接入处理：在指定节点（光伏接入20、7号节点，风电接入29、16号节点，可控电源接入3、24等节点）注入电源出力，修正节点净负荷（负荷功率-电源出力），形成潮流计算的输入数据。
前推回代潮流计算
-支路排序：通过遍历支路首尾节点关系，将32条支路按“叶节点→根节点”顺序排序，确保前推计算的正确性。
-前推计算（功率流向根节点）：从叶节点开始，根据节点净负荷与下游支路功率，计算每条支路的功率损耗（基于欧姆定律，考虑电压平方项），逐步向平衡节点（1号节点）累加功率，得到各支路首端功率。
-回代计算（电压流向叶节点）：以平衡节点电压（1.0pu）为基准，根据支路功率与阻抗，反向计算各节点的电压幅值与相角，确保电压满足配电网运行要求（通常为0.95-1.05pu）。
-收敛判断：比较相邻两次迭代的支路功率偏差，当偏差小于1e-3时判定收敛，输出平衡节点注入功率（即购电功率，作为result1返回）；若迭代100次仍未收敛，输出默认购电功率（3.9kW），避免系统计算中断。

三、模块协同逻辑

数据流转路径：main.m加载基础数据后，初始化PSO种群；每次迭代中，调用fitness.m计算粒子适应度，fitness.m进一步调用economic.m计算基础成本，并触发qiantuihuidai1.m完成潮流计算；qiantuihuidai1.m将购电功率反馈至economic.m，最终形成适应度值，用于粒子更新。
约束保障机制：通过fitness.m的SOC惩罚与qiantuihuidai1.m的潮流收敛判断，确保优化结果既满足设备安全约束（如储能SOC、电源出力上下限），又符合电网运行约束（如电压水平、功率平衡），避免“理论最优但实际不可行”的情况。