MATLAB 仿真 基于 IEEE33 潮流计算的加入风光储能主动配电网优化
引言
在当今快速发展的能源领域，新能源技术的应用越来越受到关注。其中，风光储能技术作为一种重要
的分布式电源，对优化配电网运行具有重要意义。本文基于 IEEE33 节点配电网，针对风光储能的接
入问题，搭建了经济调度模型，并采用粒子群算法进行求解。本程序具有较高的可读性和可移植性，
适用于与 IEEE33 节点配电网相关的任何仿真。
潮流计算模型
本文基于 IEEE33 节点配电网进行仿真，搭建了包含风光、储能、柴油发电机和燃气轮机的配电网经
济调度模型。该模型考虑了储能以及潮流等约束，并且考虑了新能源及负荷的不确定性。在程序中，
我们提供了风电、光伏和储能的潮流计算，并且用户可以根据需要自由修改这些分布式电源的接入节
点。
优化目标函数
本程序以总的运行成本最小为目标。在程序中，我们提供了目标函数组成的清晰标注，并且方便根据
不同的优化目的进行修改。用户可以根据实际情况，灵活选择目标函数的权重及约束条件，从而获得
最佳的优化结果。
优化算法
本文采用粒子群算法对模型进行求解。粒子群算法是一种常用的优化算法，具有较高的收敛速度和全
局搜索能力。通过设置合适的参数和算法流程，我们可以得到各个分布式电源的运行计划，并实现配
电网的经济调度。
代码版本
本程序提供粒子群和遗传两个版本的代码，默认使用粒子群算法进行求解。用户可以根据需要选择不
同的算法版本，并根据实际需求进行参数调整和优化。
结论
本文基于 IEEE33 节点配电网，针对风光储能的接入问题，搭建了经济调度模型，并采用粒子群算法
进行求解。通过优化目标函数和约束条件，得到了各个分布式电源的运行计划。本程序具有较高的可
读性和可移植性，适用于与 IEEE33 节点配电网相关的任何仿真。通过本程序的应用，我们可以更好
地理解和优化配电网的运行，实现能源的有效管理和利用。
参考文献
[1] Kennedy J, Eberhart R C. Particle swarm optimization[C]//Proceedings
of the IEEE International Conference on Neural Networks. 1995, 4: 1942-
1948.
