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基于粒子群算法的配电网重构

news 来源：原创 2025/8/26 13:54:30

一、配电网重构原理

定义：
配电网重构是指在满足运行约束的前提下，通过改变开关状态优化配电网性能，提高系统的经济效益和运行效率。
拓扑约束：
- 配电网必须保持径向拓扑，避免环网或孤岛。
- 采用算法控制开关状态的选择，确保有效拓扑。
算法特点：
- 配电网重构是一个 0-1 规划问题，决策变量为开关的开断状态。
- 采用二进制粒子群优化算法（BPSO），并引入 Sigmoid 函数 映射粒子位置到 {0,1} 变量，以保证有效性。
示例系统：
- 使用33节点系统进行仿真，包括13个常闭分段开关和2个常开联络开关。
- 通过优化选择开关断开位置，提高计算效率并减少无效状态。
目标函数：
- 选择网损最小作为优化目标。

二、代码组成

程序包含 10 个 MATLAB (.m) 文件，各文件功能如下：

main_2_loss.m（主函数）
- 采用二进制粒子群算法进行配电网重构。
- 采用 3 种不同形式 存储粒子位置：
  - pop1：37维向量，每行 0/1（1 代表支路闭合，0 代表断开）。
  - pop2：5维向量，表示断开的 5 条支路编号。
  - pop3：5维向量，表示断开的支路在五个闭合回路中的编号。
- 在每次更新前，计算适应度函数（网损最小最优）。
- 调用 huanlu 判断方案是否存在环路或孤岛，若违反约束则适应度赋值极大，避免不合理方案。
CreatPSO_2.m（粒子初始化）
- 生成初始粒子，在每个回路随机断开一条支路，确保合理性。
change_pop.m（粒子格式转换）
- 负责 pop1、pop2、pop3 三种形式的转换，提高计算效率。
huan.m（存储环路信息）
- 记录每个环路中所有支路的编号，便于环路检测。
point.m（存储节点信息）
- 记录具有 2 条以上支路连接的节点，例如 point1 代表节点 3。
huanlu.m（拓扑约束检测）
- 判断粒子是否满足拓扑约束：
  - flag1-6：环路公共支路最多只能断开 1 条。
  - flag7-14：连接 3 条支路的节点最多只能断开 2 条。
- 若满足约束输出 1，否则输出 0。
IEEE33.m（系统参数）
- 记录 IEEE 33 节点系统的参数信息。
set_up_2.m（算法参数设置）
- 设定位置/速度上下限，定义算法搜索空间。
loss.m（目标函数计算）
- 计算系统网损，作为适应度函数的评估标准。
sigmoid.m（Sigmoid 函数）

映射粒子位置到 {0,1} 变量，确保粒子更新合理。

三、代码运行结果

主函数示例：

%二进制粒子群算法
%% 清空环境
clc;clear;
%% 读取数据
IEEE33;
%% 设置种群参数
sizepop = 50;                   % 初始种群个数
dim = 37;                       % 空间维数
ger = 22;                      % 最大迭代次数    
[xlimit_max,xlimit_min,vlimit_max,vlimit_min] = set_up_2();
c_1 = 0.8;                       % 惯性权重
c_2 = 1.5;                     % 自我学习因子
c_3 = 1.5;                     % 群体学习因子 
%% 生成初始种群
%  首先随机生成初始种群位置
%  然后随机生成初始种群速度
%  然后初始化个体历史最佳位置，以及个体历史最佳适应度
%  然后初始化群体历史最佳位置，以及群体历史最佳适应度
%  设置禁忌对象和其对应的持续迭代次数
[pop1,pop2,pop3,pop_v] = CreatPSO_2(sizepop,vlimit_max,vlimit_min);
pop=[pop1,pop2,pop3];
gbest = pop1;                                % 每个个体的历史最佳位置
success = huanlu(pop2);
L=5;%禁忌对象对应的持续迭代次数
for j=1:sizepopif success(j)
%         [SAIFI,SAIDI,CAIDI,ASAI,Lambda_load,Gamma_load,U_load] = reliability(pop1(j,:));
%         fitness_gbest(j) = SAIDI;                      % 每个个体的历史最佳适应度[V,u,Loss] = loss(pop2(j,:));fitness_gbest(j) = Loss;elsefitness_gbest(j) = 10^10; end  
end                  
zbest = pop1(1,:);                            % 种群的历史最佳位置
forbidden=zbest;                              % 种群的禁忌对象
fitness_zbest = fitness_gbest(1);             % 种群的历史最佳适应度
for j=1:sizepopif fitness_gbest(j) < fitness_zbest       % 如果求最小值，则为<; 如果求最大值，则为>; zbest = pop1(j,:);fitness_zbest=fitness_gbest(j);end
end
%% 粒子群迭代
%    更新速度并对速度进行边界处理    
%    更新位置并对位置进行边界处理
%    进行约束条件判断并计算新种群各个个体位置的适应度
%    新适应度与个体历史最佳适应度做比较
%    个体历史最佳适应度与种群历史最佳适应度做比较
%    再次循环或结束
iter = 1;                        %迭代次数
record = zeros(ger, 1);          % 记录器
record_average=zeros(ger, 1);
%画图的一些准备
node_location=[(1:14)',2*ones(14,1);(15:18)',2.5*ones(4,1);(2:5)',ones(4,1);(3:5)',4*ones(3,1);(6:13)',3*ones(8,1)];%节点的位置
line_plot=branch(:,2:3);
figure(1)
while iter <= gerfor j=1:sizepop%    更新速度并对速度进行边界处理 pop_v(j,:)= c_1 * pop_v(j,:) + c_2*rand*(gbest(j,:)-pop1(j,:))+c_3*rand*(zbest-pop1(j,:));% 速度更新for i=1:dimif  pop_v(j,i) > vlimit_max(i)pop_v(j,i) = vlimit_max(i);endif  pop_v(j,i) < vlimit_min(i)pop_v(j,i) = vlimit_min(i);endend%    更新位置并对位置进行边界处理S=sigmoid(pop_v(j,:));huan;index=zeros(1,5);duan=zeros(1,5);[~,index(1)]=min(S(huan1));duan(1)=huan1(index(1));huan2(huan2==duan(1))=[];[~,index(2)]=min(S(huan2));duan(2)=huan2(index(2));huan3([find(huan3==duan(1)),find(huan3==duan(2))])=[];[~,index(3)]=min(S(huan3));duan(3)=huan3(index(3));huan4([find(huan4==duan(1)),find(huan4==duan(2)),find(huan4==duan(3))])=[];[~,index(4)]=min(S(huan4));duan(4)=huan4(index(4));huan5([find(huan5==duan(1)),find(huan5==duan(2)),find(huan5==duan(3)),find(huan5==duan(4))])=[];[~,index(5)]=min(S(huan5));duan(5)=huan5(index(5));pop1(j,:)=ones(1,37);pop1(j,duan)=0;pop2(j,:)=duan;if L>=0if pop1(j,:)==forbidden[pop1(j,:),pop2(j,:),~,~]= CreatPSO_2(1,vlimit_max,vlimit_min);endsuccess(j) = huanlu(pop2(j,:));%    进行约束条件判断并计算新种群各个个体位置的适应度if success(j)
%                     [SAIFI,SAIDI,CAIDI,ASAI,Lambda_load,Gamma_load,U_load] = reliability(pop1(j,:));
%                     fitness_pop(j) = SAIDI;                      % 每个个体的历史最佳适应度     [V,u,Loss] = loss(pop2(j,:));fitness_pop(j) = Loss;elsefitness_pop(j) = 10^10; end  %    新适应度与个体历史最佳适应度做比较if fitness_pop(j) < fitness_gbest(j)       % 如果求最小值，则为<; 如果求最大值，则为>; gbest(j,:) = pop1(j,:);               % 更新个体历史最佳位置            fitness_gbest(j) = fitness_pop(j);     % 更新个体历史最佳适应度end   %    个体历史最佳适应度与种群历史最佳适应度做比较if fitness_gbest(j) < fitness_zbest        % 如果求最小值，则为<; 如果求最大值，则为>; zbest = gbest(j,:);                    % 更新群体历史最佳位置  fitness_zbest=fitness_gbest(j);        % 更新群体历史最佳适应度  end    L=L-1;elsesuccess(j) = huanlu(pop2(j,:));%    进行约束条件判断并计算新种群各个个体位置的适应度if success(j)
%                 [SAIFI,SAIDI,CAIDI,ASAI,Lambda_load,Gamma_load,U_load] = reliability(pop1(j,:));
%                 fitness_pop(j) = SAIDI;                      % 每个个体的历史最佳适应度[V,u,Loss] = loss(pop2(j,:));fitness_pop(j) = Loss;elsefitness_pop(j) = 10^10; end  %    新适应度与个体历史最佳适应度做比较if fitness_pop(j) < fitness_gbest(j)       % 如果求最小值，则为<; 如果求最大值，则为>; gbest(j,:) = pop1(j,:);               % 更新个体历史最佳位置            fitness_gbest(j) = fitness_pop(j);     % 更新个体历史最佳适应度end   %    个体历史最佳适应度与种群历史最佳适应度做比较if fitness_gbest(j) < fitness_zbest        % 如果求最小值，则为<; 如果求最大值，则为>; zbest = gbest(j,:);                    % 更新群体历史最佳位置  fitness_zbest=fitness_gbest(j);        % 更新群体历史最佳适应度  end    forbidden=zbest;  L=2;end endrecord(iter) = fitness_zbest;%最小值记录record_average(iter)=mean(fitness_gbest);%% 实时更新图像[~,pop22,~] = change_pop(zbest,1);line_copy=line_plot;line_copy(pop22,:)=[];for k=1:length(line_copy)m=[node_location(line_copy(k,1),1),node_location(line_copy(k,2),1)];n=[node_location(line_copy(k,1),2),node_location(line_copy(k,2),2)];plot(m,n,'bo-')hold onendtitle(['算法进度',num2str(iter/ger*100),'%，','最优方案断开支路：',num2str(pop22),'，功率损耗:',num2str(fitness_zbest),'kW']);axis offhold off;pause(0.001);iter = iter+1; 
end
% pop2
%% 输出结果
disp(['最小功率损耗：',num2str(fitness_zbest),'kW'])
[MinV1,u1,Loss1] = loss(pop22);
[MinV2,u2,Loss2] = loss(33:37);
disp(['最低电压:',num2str(MinV1*12.66),'kV'])
disp(['断开的支路:',num2str(pop22)])
figure(1)
plot(1:ger,record)
title('算法收敛情况');
xlabel('迭代次数')
ylabel('种群最优适应度')
figure(2)
plot(1:33,u1,'r-o')
title('各节点电压');
xlabel('节点')
ylabel('电压幅值/kV')
hold on
plot(1:33,u2,'b-s')
legend('重构后的系统','初始系统')

代码运行结果

四、完整代码获取链接

代码下载链接：基于粒子群算法的配电网重构一、配电网重构原理定义：配电网重构是指在满足运行约束的前提下，通过改变开关状态优化配电网性能，提高系统的经济效益和运行效率。拓扑约束：配电网必须保持径向拓扑，避免环网或孤岛。采用算法控制开关状态的选择，确保有效拓扑。算法特点：配电网重构是一个 0-1 规划问题，决https://mbd.pub/o/bread/aJWakpty

五、总结

该程序利用**二进制粒子群优化算法（BPSO）**实现配电网重构，通过优化开关状态减少网损，提高系统运行效率。
采用 环路检测、约束条件控制、格式转换 等方法，保证优化方案合理，避免孤岛和环网结构。
代码模块化清晰，适用于 IEEE 33 节点系统 及其他配电网重构问题的研究。

基于粒子群算法的配电网重构

一、配电网重构原理定义： 配电网重构是指在满足运行约束的前提下，通过改变开关状态优化配电网性能，提高系统的经济效益和运行效率。拓扑约束： 配电网必须保持径向拓扑，避免环网或孤岛。采用算法控制开关状态的选择&…...

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编程日记 2025/8/22 19:22:40

使用JMeter(组件详细介绍+使用方式及步骤)

JSON操作符在我们使用请求时,经常会遇到JSON格式的请求体,所以在介绍组件之前我会将介绍部分操作符,在进行操作时是很重要的 Operator Description $ 表示根元素当前元素 * 通配符,所有节点 .. 选择所有符合条件的节点 .name 子元素,name是子元素名称 [start:e…...

编程日记 2025/8/21 19:04:53

【大模型聊天】实时交互技术选型

在Python开发中，实现RAG问答或大模型聊天功能无需强制使用WebSocket，技术选型需结合实时性需求与交互场景。以下是技术分析及示例： 技术方案对比技术适用场景优缺点WebSocket双向高频交互（如实时对话）优点&#xff1…...

编程日记 2025/8/26 11:15:42

计算机网络：计算机网络的概念

1.计算机网络：由若干个结点和链接这些的链路组成。 2.集线器（Hub）：可以把多个结点连接起来，组成一个计算机网络。不能避免数据冲突的情况 3.交换机（Switch）:可以把多个结点连接起来&#x…...

编程日记 2025/8/26 4:50:25

Trae：引领未来的 AI 编程新时代

目录 Trae：引领未来的 AI 编程新时代更快、更好、更准确的 AI IDE 无缝协作，AI 赋能开发者 Builder 模式：从 0 到 1 的智能助力深度上下文理解，精准满足开发需求实时代码补全，极致提升开发效率智能 AI 协作…...

编程日记 2025/8/20 18:08:56

Vue _总结

文章目录一 Vue介绍1 什么是Vue.js2 MVVM二第一个例子1 引入vue2 html中用法3 创建vue实例对象三 Vue基本语法1 v-text2 v-bind3 v-on4 v-model5 v-if6 v-for7 计算属性8 组件化全局注册本地注册9 生命周期10 员工程序使用vue.js重构list.htmladd.htmlupdate.html四使用vue-…...

编程日记 2025/8/23 9:12:57

Refreshtoken 前端安全前端安全方面

网络安全前端不需要过硬的网络安全方面的知识,但是能够了解大多数的网络安全,并且可以进行简单的防御前两三个是需要的介绍一下常见的安全问题,解决方式,和小的Demo,希望大家喜欢网络安全汇总 XSSCSRF点击劫持SQL注入OS注入请求劫持DDOS 在我看来,前端可以了解并且防御前…...

编程日记 2025/8/25 4:28:12

基于深度学习的医学图像分割算法研究——结合MRI/CT图像的肿瘤区域自动分割与三维重建

针对课题《基于深度学习的医学图像分割算法研究——结合MRI/CT图像的肿瘤区域自动分割与三维重建》，以下是详细的研究框架与技术实现方案： 1. 核心研究要点主要目标：构建端到端的深度学习模型，实现MRI/CT肿瘤区域的精准分割，并通过三维可视化支持临床诊断。核心挑战：医…...

编程日记 2025/8/23 17:31:33

企业如何选择研发项目进度管理软件？盘点15款实用工具

这篇文章介绍了以下工具: 1. PingCode； 2. Worktile； 3. 腾讯 TAPD； 4. 华为 DevCloud； 5. 亿方云； 6. 阿里云效； 7. CODING 码云； 8. 明道云； 9. 进度猫； 10. 轻流等。 …...

编程日记 2025/8/22 20:58:47

【2024_CUMCM】图论模型

基本概念注：以下叙述大多是自话，夹杂多数不专业表述点集、边集图论中图是由点和边组成的 G(V,E) V--点集 E--边集权 G(V,E,W) W--权一般都有权，构成赋权图赋权图在图中每条边都赋予一个非负实数权重的图，就是给每一条…...

编程日记 2025/8/20 4:30:56

Unity UGUI下优化需要射线检测类的UI元素的一种方式

直接上脚本 - 原理探究先看MaskableGraphic 可以看到继承了Graphic，继续深入在构造函数中找到了useLegacyMeshGeneration 而useLegacyMeshGeneration用来判断是否使用旧的网格生成系统，这里我们使用新的在这个方法中，Graphic默认通过…...

编程日记 2025/8/24 9:15:09

unity3d 背景是桌面3d数字人，前面是web的表单

是可以实现的，但涉及多个技术栈的结合，包括 Unity3D、Web 技术（HTML、JavaScript）、以及可能的 WebGL 或 WebRTC 技术。大致有以下几种实现方案： 方案 1：Unity 作为独立应用（桌面端&#xff0…...

编程日记 2025/8/19 14:25:05

一周热点-Claude 3.7 Sonnet-在响应和思考模型之间切换

Anthropic 最近发布了 Claude 3.7 Sonnet，这是一款具有混合推理能力的模型，允许用户在即时响应和扩展思考模式之间切换，以适应不同类型的任务需求。以下是关于 Claude 3.7 Sonnet 的详细介绍： 1 混合推理模式标准模式：快速生成响应，适合日常对话和简单任务，能在短时间内…...

编程日记 2025/8/23 19:38:24

【大模型安全】安全解决方案

【大模型安全】安全解决方案 1.技术层面2.数据层面数据收集阶段训练阶段模型推理阶段 1.技术层面在使用大语言模型时，通常有几种选择：一种是采用封装好的大语言模型SaaS云服务；另一种是在公有云上部署自有的大语言模型，并通过权…...

编程日记 2025/8/24 2:57:06

Clion快捷键、修改字体

文章目录一、Clion快捷键1.撤销：crtl Z2.重做：crtl shift Z3.删除该行：crtl Y4.多行后退：选中多行 Tab5.多行缩进：选中多行 shift Tab 二、修改注释的斜体一、Clion快捷键 1.撤销：crtl Z 2.重做…...

编程日记 2025/8/16 10:09:31

一、配电网重构原理

二、代码组成

三、代码运行结果

四、完整代码获取链接

五、总结

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