粒子群算法在分布式电源选址定容中的应用
摘要：本文以 IEEE33 节点系统为算例，探讨了粒子群算法在分布式电源最佳接入位置及接入容量选
取中的应用。通过将电压越限惩罚和网损作为优化目标，利用粒子群算法完成了最优接入位置和接入
容量的选取。最后，给出了具体的数据结果，包括接入前后的电压幅值和相角对比图以及迭代次数收
敛图。
关键词：粒子群算法；分布式电源；选址定容；电压越限；网损
1. 引言
分布式电源（Distributed Generation，DG）是指分布在配电网或电力系统中的小型电源单元，
如太阳能光伏、风力发电等。选择合适的接入位置和容量对于优化电力系统运行和提高供电可靠性具
有重要意义。粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种模拟鸟群觅食行为的
优化算法，其具有全局收敛性和并行计算能力，因此在分布式电源选址定容中具有广泛的应用前景。
2. 系统模型
本文以 IEEE33 节点系统为研究对象，其中包含了 33 个节点和三相交流电源。为了简化问题，假设
分布式电源的功率因数为 1，即为无功发电。在该系统中，我们需要确定合适的接入位置和接入容量
，并通过优化设计得到最佳解。
3. 优化设计
根据电压越限惩罚和网损作为优化目标，我们使用粒子群算法进行优化设计。粒子群算法模拟了鸟群
觅食的行为，其中每个粒子代表一个解，并通过更新速度和位置来搜索最优解。具体优化步骤如下：
（1）初始化粒子群，包括位置和速度的随机生成；
（2）根据当前位置和速度更新粒子的位置；
（3）计算每个粒子的适应度值，即电压越限惩罚和网损；
（4）根据适应度值更新全局最优解和每个粒子的个体最优解；
（5）迭代以上步骤，直到达到停止条件。
4. 结果与分析
通过粒子群算法优化设计，我们得到了最佳的接入位置和接入容量，并进行了比较分析。图 1 展示了
接入前后的电压幅值对比图，可以看出在最佳接入位置和接入容量下，电压幅值得到了有效控制。图
2 展示了接入前后的相角对比图，可以看出相角的变化较小，说明系统稳定性得到了保证。图 3 展示
了迭代次数收敛图，可以看出算法在经过一定次数的迭代后收敛到最优解。
5. 结论
