DG储能选址定容模型matlab 程序采用改进粒子群算法，考虑时序性得到分布式和储能的选址定容模型

DG储能选址定容模型matlab 程序采用改进粒子群算法，考虑时序性得到分布式和储能的选址定容模型，程序运行可靠这段程序是一个改进的粒子群算法，主要用于解决电力系统中的优化问题。下面我将对程序进行详细分析。首先，程序开始时加载了一些数据文件，包括gfjl、fljl、fhjl1、cjgs和fhbl。这些文件可能包含了电力系统的各种参数和数据。接下来是一些参数的设置，包括三种蓄电池的参数矩阵、迭代次数、种群大小、速度更新参数、惯性权重、储能动作策略和限制条件等。然后，程序进行了一些初始化操作，包括初始化种群、速度和适应度等。接下来是主要的迭代过程。程序使用粒子群算法的思想，通过更新粒子的位置和速度来寻找最优解。在每次迭代中，程序计算了每个粒子的适应度，并更新个体最佳位置和全局最佳位置。在每次迭代中，程序还进行了一些额外的计算，如潮流计算、储能约束等。这些计算可能涉及到电力系统的潮流计算、功率平衡等知识点。最后，程序输出了一些结果，包括最佳位置和适应度等。同时，程序还绘制了一些图形，如电压和损耗的变化等。综上所述，这段程序主要是一个改进的粒子群算法，用于解决电力系统中的优化问题。它涉及到电力系统的潮流计算、功率平衡、储能约束等知识点。通过迭代更新粒子的位置和速度，程序寻找最优解，并输出结果和绘制图形。

一、程序核心目标与定位

本程序是一套基于改进粒子群算法的分布式电源（DG）与储能系统协同优化工具，针对IEEE 33节点配电网络，实现光伏电源与储能系统的选址、定容及运行策略优化。核心目标是通过融合需求响应机制与智能优化算法，在满足电压约束、功率平衡等运行条件的前提下，最小化系统综合成本（含投资、网损及维护成本），同时提升可再生能源消纳率与电压质量。

程序采用"上层规划+下层优化"的双层架构，上层实现光伏与储能的联合优化，下层聚焦储能系统单独优化，形成覆盖不同应用场景的完整解决方案。

二、核心模块代码解析

（一）需求响应计算模块（DR.m）

代码核心逻辑

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% 初始化24×24负荷响应矩阵
lam = zeros(24);
for i=1:24
    % 设置自弹性系数（对角线元素）
    if DIANJIA(i)==fj
        lam(i,i) = El + Efp;
    elseif DIANJIA(i)==gj
        lam(i,i) = El + Efg;
    else
        lam(i,i) = El;
    end
    % 设置互弹性系数（非对角线元素）
    for j=1:24
        if i~=j
            if (DIANJIA(i)==fj && DIANJIA(j)==gj) || (DIANJIA(i)==gj && DIANJIA(j)==fj)
                lam(i,j) = Epg;
            end
        end
    end
end
% 计算需求响应后的负荷
fxx = (fx' + lam * fx')';

功能详解

弹性矩阵构建：通过自弹性（同一时段电价对自身负荷影响）和互弹性（不同时段电价交叉影响）量化负荷响应特性，矩阵元素根据峰/平/谷电价类型动态赋值；
负荷调整计算：基于原始负荷向量与响应矩阵的线性运算，实现24小时负荷曲线的优化调整，达到削峰填谷效果；
关键参数 ：弹性系数（El/Efp/Efg/Epg）控制响应灵敏度，分时电价（fj/pj/gj）决定调整方向，最终输出响应后负荷fxx。

（二）系统参数定义模块（case33bw.m）

代码核心逻辑

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mpc = struct('version', '2', ...
             'baseMVA', 100, ...
             'bus', [bus数据矩阵], ...
             'gen', [1 10 0 ...], ...  % 平衡节点参数
             'branch', [支路数据矩阵], ...
             'gencost', [成本系数矩阵]);
% 节点数据格式：编号 类型 Pd Qd ... 电压上下限
% 支路数据格式：首节点 末节点 电阻 电抗 ... 状态

功能详解

标准案例实现：严格遵循MATPOWER V2格式定义IEEE 33节点系统参数，包含33个节点（1个平衡节点+32个PQ节点）和37条支路（含4条联络线）；
参数标准化：所有阻抗、功率参数均转换为标幺值（以100MVA为基准容量，12.66kV为基准电压）；
约束预设：节点电压限制（0.9~1.1p.u.）、支路运行状态（1=投运，0=断开）等约束条件固化在数据结构中，为潮流计算提供边界条件。

（三）适应度函数模块（fit_mb.m）

代码核心逻辑

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function fsc = fit_mb(ess,ws)
% 解析粒子向量（28维）
cn = ess(1:24);          % 储能24小时充放电功率
ess_site = ess(25);      % 储能安装位置
ess_level = ess(26);     % 储能容量等级
pv_site = ess(27);       % 光伏安装位置
pv_level = ess(28);      % 光伏容量等级

% 计算年投资成本（等年值法）
y = d*(1+d)^n / ((1+d)^n - 1);  % 资本回收系数
fup1 = (pv_level*50*cpv + ess_level*50*cess) * y;

% 计算维护成本
cm = pv_level*50*mpv + ess_level*50*mess1 + sum(abs(cn))*mess2;

% 计算网损成本
fup3 = sum(ws) * cw;

% 综合成本（适应度值）
fsc = fup1 + fup3 + cm;

功能详解

粒子向量解析：将28维优化变量分解为储能充放电策略（1-24维）、位置（25）、容量等级（26）及光伏位置（27）、容量等级（28）；
成本构成计算 ：
- 投资成本：通过资本回收系数（年利率7%，寿命20年）将初始投资分摊至每年；
- 维护成本：包含光伏固定维护费（50元/kW·年）、储能固定+可变维护费；
- 网损成本：基于潮流计算结果的有功损耗费用（0.5元/kWh）；
约束隐性校验 ：通过hs=sum(cn~=0)统计储能运行小时数，间接反映SOC约束满足情况。

（四）主程序优化模块（main.m）

代码核心逻辑

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% 算法参数初始化
maxgen = 10;          % 迭代次数
sizepop = 5;          % 种群规模
dim = 28;             % 变量维度
wmax = 0.9; wmin = 0.4;  % 惯性权重范围
c = 1.49445;          % 学习因子

% 种群初始化
pop = zeros(sizepop, dim);
for i=1:sizepop
    pop(i,1:24) = unifrnd(-50,50,1,24);  % 充放电功率
    pop(i,25) = randi([2,33]);            % 储能位置
    pop(i,26) = randi([1,4]);             % 储能容量等级
    % 光伏参数初始化...
end

% 迭代优化
for j=1:maxgen
    % 计算种群多样性，自适应调整惯性权重w
    detaf = std(fitness);
    if detaf <= eb
        w = wmax - (wmax-wmin)*... + wh*(4*lame(j)*(1-lame(j)));
    else
        w = wmax - (wmax-wmin)*(1/(1+exp(-j/maxgen)));
    end
    
    % 更新速度与位置
    v = w*v + c*rand*(pbest - pop) + c*rand*(gbest - pop);
    pop = pop + v;
    % 边界处理与离散化...
    
    % 潮流计算与适应度评估
    for i=1:sizepop
        % 更新节点负荷与DG出力
        mpc.bus(pv_site,3) = -pv_level*50;  % 光伏注入有功
        mpc.bus(ess_site,3) = mpc.bus(ess_site,3) - cn(t);  % 储能充放电
        
        % 调用MATPOWER潮流计算
        results = runpf(mpc);
        ws = sum(results.branch(:,13));  % 支路损耗求和
        dy = results.bus(:,8);           % 节点电压
        
        % 约束惩罚（电压越限/SOC越限）
        if any(dy<0.9 | dy>1.1)
            fitness(i) = fitness(i) + 1000;
        end
    end
    
    % 更新最优解
    [bestfit, index] = min(fitness);
    gbest = pop(index,:);
end

功能详解

改进粒子群算法实现 ：
- 动态惯性权重：根据种群多样性（detaf）自适应调整w，低多样性时增加随机性（引入wh扰动项），高多样性时线性递减；
- 变量混编处理：连续变量（充放电功率）与离散变量（位置、容量等级）分别采用不同更新策略，离散变量需取整处理；
潮流计算集成 ：通过调用MATPOWER的runpf函数实现牛顿-拉夫逊潮流计算，获取节点电压、支路损耗等关键运行参数；
约束处理机制：对电压越限（<0.9p.u.或>1.1p.u.）和SOC越限（<0.1或>0.9）的方案施加惩罚（+1000），确保优化结果可行性；
结果输出：最终输出全局最优解（储能/光伏的位置、容量）及性能指标对比（电压、网损改善情况）。

（五）下层优化模块（xiaceng.m）

代码核心差异

变量维度精简：优化变量为26维（移除光伏参数），专注储能系统优化；
场景数扩展 ：K=22（上层K=1），考虑更多运行场景，提升结果鲁棒性；
约束强化 ：增加储能SOC日循环约束（soc(25)==soc(1)），不满足时施加重惩罚（+10000）；
算法参数调整 ：迭代次数maxgen=20、种群规模sizepop=20，增强局部搜索能力。

三、程序运行流程与数据交互

数据准备阶段 ：加载原始负荷（fhjl1.mat）、光伏出力（gfjl.mat）、风电出力（fljl.mat）等基础数据；
预处理阶段 ：调用DR.m生成需求响应后负荷曲线，调用case33bw.m初始化系统参数；
优化计算阶段 ：
- 上层：main.m通过改进粒子群算法优化光伏+储能联合配置；
- 下层：xiaceng.m固定DG配置，仅优化储能系统；
结果验证阶段：通过潮流计算验证最优方案的电压、网损指标，生成对比图表。

四、核心技术特点

算法改进：自适应惯性权重粒子群算法解决标准PSO易早熟收敛问题；
多约束融合：同时考虑电压约束、SOC约束、功率平衡约束及经济性目标；
双层架构：上层全局优化与下层局部优化结合，兼顾优化效率与精度；
工程导向：所有参数（如成本系数、维护费率）均参考实际工程取值，结果可直接应用于工程决策。

五、使用说明

环境依赖：MATLAB R2016b+，MATPOWER工具包；
数据要求 ：确保输入数据为24小时时序数据（与代码中fhjl1等变量维度匹配）；
参数调整 ：可通过修改main.m中maxgen、sizepop等参数平衡计算速度与优化效果；
扩展建议 ：修改case33bw.m可适配其他节点系统，调整fit_mb.m成本系数可适应不同地区经济参数。

本程序通过模块化设计实现了从数据预处理到优化结果输出的全流程自动化，为配电网DG与储能协同规划提供了完整的数值仿真工具，兼具学术研究价值与工程应用前景。