标题：基于 Matlab 的主动配电网实时无功优化
摘要：本文介绍了基于 Matlab 的主动配电网实时无功优化算法。该算法采用多目标粒子群算法，以
网损和电压偏差为目标，通过优化变压器分接头和无功补偿器参数实现 24 小时无功优化。使用
IEEE33 进行仿真分析，对优化前后的电压和网损进行了详细分析。
1. 引言
随着可再生能源接入的增加，主动配电网实时无功优化对于提高电网稳定性和经济性具有重要意义。
本文介绍了基于 Matlab 的多目标粒子群算法，用于解决主动配电网实时无功优化问题。
2. 研究背景
主动配电网实时无功优化是一项复杂的问题，涉及到变压器分接头和无功补偿器参数的优化。传统的
优化方法存在计算复杂度高、收敛速度慢等问题。多目标粒子群算法能够有效地解决这些问题，并在
实际应用中取得了较好的效果。
3. 算法原理
多目标粒子群算法是一种基于群体智能的优化算法，通过模拟鸟群的行为来求解最优解。算法通过优
化变压器分接头和无功补偿器参数，以最小化系统的网损和节点电压的偏差为目标。具体的算法流程
包括初始化粒子群、更新粒子速度和位置、评估适应度和更新历史最优解等步骤。
4. 仿真实验
本文使用 IEEE33 作为仿真案例，对多目标粒子群算法进行了验证。通过对比优化前后的电压和网损
，可以评估算法的效果。实验结果表明，该算法能够显著减小节点电压的偏差和系统的网损，提高电
网的稳定性和经济性。
5. 结论
本文介绍了基于 Matlab 的主动配电网实时无功优化算法。通过多目标粒子群算法优化变压器分接头
和无功补偿器参数，以最小化系统的网损和节点电压的偏差为目标，实现 24 小时无功优化。仿真结
果表明，该算法能够显著改善电网的稳定性和经济性。
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