分布式电源电力调度是智能电网的一个重要组成部分，它涉及到从发电、传输、分配到使用的全过程。分布式电源（Distributed Generation, DG）指的是在需求侧附近或者用电点进行发电的小型发电设施，如太阳能发电、风能发电等。这些电源通常拥有较小的规模，且具有与传统集中式大型发电站不同的特性。PSO算法即粒子群优化（Particle Swarm Optimization）算法，是一种模拟自然界中鸟群捕食行为的智能优化算法，其基本思想是模拟鸟群集体的搜索行为，通过个体间的合作来寻找最优解。
在电力调度中，传统的方法往往难以适应分布式电源所带来的影响，尤其是对于配电网潮流的计算。分布式电源的接入会对电网的潮流分布产生重要影响，这就需要新的计算方法来适应这种变化。PSO算法作为一种有效的优化工具，可以用来解决电力调度问题中涉及的非线性、多变量和离散性问题。
文章首先指出，随着经济的高速发展，用电质量和可靠性受到越来越多关注。为了提升分布式电源电力调度的可靠性，文章提出将供电系统年经济效益最大化作为优化目标，建立了一个分布式电源接入配电网的运行优化模型。通过PSO算法对模型进行求解，能够得到配电网在接入分布式电源后的最优运行方案。
在电力系统中，PSO算法的应用较晚，但是由于其逻辑简单、易于工程实现和编程等优点，逐渐在电力系统优化领域得到广泛的应用。PSO算法具有良好的全局搜索能力，能够通过不断迭代找到问题的最优解，这是因为它基于群体智能的优化机制。在PSO中，每个粒子代表一个潜在的解，并通过跟踪个体经验最优解和群体经验最优解来不断更新自己的位置和速度，最终收敛到最优解。
PSO算法的核心概念包括个体和群体的信息共享机制，群体由多个粒子组成，每个粒子通过自我组织的方式形成小的群体，并通过相同的方向飞行，这些小群体又会集合成一个更大的群体。在电力系统中，PSO算法可以帮助解决配电网优化、电压稳定、线路损耗减少、经济调度等多个问题。
在本文中，作者选择了IEEE 33节点配电系统作为研究对象，通过PSO算法对该模型进行优化，并验证了其有效性。IEEE 33节点配电系统是一个标准化测试模型，广泛用于配电系统的优化计算与分析。通过PSO算法的优化后，文章最终获得了分布式电源接入配电网的最优运行方案，提高了系统的运行效率和可靠性。
在电力系统领域，随着风能、太阳能等新能源的不断发展，分布式电源的接入将越来越普遍。如何有效地调度和管理这些电源，保证供电质量与可靠性，是当前电力系统需要面对的一个重要问题。粒子群优化算法作为一种新兴的智能优化方法，为解决这一问题提供了新的思路和方法。随着计算能力的提高和算法的不断完善，相信PSO算法将在电力系统乃至其他优化问题中发挥越来越大的作用。
