-
基于粒子群优化算法的最优潮流（IEEE30节点（Matlab代码实现）
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥
🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。
⛳️座右铭：行百里者，半于九十。
目录
💥1 概述
最优潮流（OPF）问题在电力系统运行中很重要。OPF 问题的目标是通过在满足某些操作约束的同时优化特定目标来确定电力系统的最佳运行状态。
本文说明了如何使用元启发式方法解决 OPF 问题。📚2 运行结果
30节点数据：
function Data=IEEE_30_bus_Data
basemva = 100;
accuracy = 0.001;
maxiter = 50;% IEEE 30-BUS TEST SYSTEM (American Electric Power)
% Bus Bus Voltage Angle ---Load---- -------Generator----- Injected
% No code Mag. Degree MW Mvar MW Mvar Qmin Qmax Mvar
busdata=[1 1 1.06 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0 0 0
2 2 1.043 0.0 21.70 12.7 40.0 0.0 -40 50 0
3 3 1.0 0.0 2.4 1.2 0.0 0.0 0 0 0
4 3 1.06 0.0 7.6 1.6 0.0 0.0 0 0 0
5 2 1.01 0.0 94.2 19.0 0.0 0.0 -40 40 0
6 3 1.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0 0 0
7 3 1.0 0.0 22.8 10.9 0.0 0.0 0 0 0
8 2 1.01 0.0 30.0 30.0 0.0 0.0 -10 40 0
9 3 1.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0 0 0
10 3 1.0 0.0 5.8 2.0 0.0 0.0 -6 24 19
11 2 1.082 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0 0 0
12 3 1.0 0 11.2 7.5 0 0 0 0 0
13 2 1.071 0 0 0.0 0 0 -6 24 0
14 3 1 0 6.2 1.6 0 0 0 0 0
15 3 1 0 8.2 2.5 0 0 0 0 0
16 3 1 0 3.5 1.8 0 0 0 0 0
17 3 1 0 9.0 5.8 0 0 0 0 0
18 3 1 0 3.2 0.9 0 0 0 0 0
19 3 1 0 9.5 3.4 0 0 0 0 0
20 3 1 0 2.2 0.7 0 0 0 0 0
21 3 1 0 17.5 11.2 0 0 0 0 0
22 3 1 0 0 0.0 0 0 0 0 0
23 3 1 0 3.2 1.6 0 0 0 0 0
24 3 1 0 8.7 6.7 0 0 0 0 4.3
25 3 1 0 0 0.0 0 0 0 0 0
26 3 1 0 3.5 2.3 0 0 0 0 0
27 3 1 0 0 0.0 0 0 0 0 0
28 3 1 0 0 0.0 0 0 0 0 0
29 3 1 0 2.4 0.9 0 0 0 0 0
30 3 1 0 10.6 1.9 0 0 0 0 0];
% busdata=[1 1 1.06 0 0 0
% 2 2 1.043 0 21.7 12.7
% 3 3 1 0 2.4 1.2
% 4 3 1.06 0 7.6 1.6
% 5 2 1.01 0 94.2 19
% 6 3 1 0 0 0
% 7 3 1 0 22.8 10.9
% 8 2 1.01 0 30 30
% 9 3 1 0 0 0
% 10 3 1 0 5.8 2
% 11 2 1.082 0 0 0
% 12 3 1 0 11.2 7.5
% 13 2 1.071 0 0 0
% 14 3 1 0 6.2 1.6
% 15 3 1 0 8.2 2.5
% 16 3 1 0 3.5 1.8
% 17 3 1 0 9 5.8
% 18 3 1 0 3.2 0.9
% 19 3 1 0 9.5 3.4
% 20 3 1 0 2.2 0.7
% 21 3 1 0 17.5 11.2
% 22 3 1 0 0 0
% 23 3 1 0 3.2 1.6
% 24 3 1 0 8.7 6.7
% 25 3 1 0 0 0
% 26 3 1 0 3.5 2.3
% 27 3 1 0 0 0
% 28 3 1 0 0 0
% 29 3 1 0 2.4 0.9
% 30 3 1 0 10.6 1.9 ];
% Line code
% Bus bus R X 1/2 B = 1 for lines
% nl nr p.u. p.u. p.u. > 1 or < 1 tr. tap at bus nl
% linedata=[ 1 2 0.0192 0.0575 0.02640 1
% 1 3 0.0452 0.1852 0.02040 1
% 2 4 0.0570 0.1737 0.01840 1
% 3 4 0.0132 0.0379 0.00420 1
% 2 5 0.0472 0.1983 0.02090 1
% 2 6 0.0581 0.1763 0.01870 1
% 4 6 0.0119 0.0414 0.00450 1
% 5 7 0.0460 0.1160 0.01020 1
% 6 7 0.0267 0.0820 0.00850 1
% 6 8 0.0120 0.0420 0.00450 1
% 6 9 0.0 0.2080 0.0 1.078
% 6 10 0 .5560 0 1.069
% 9 11 0 .2080 0 1
% 9 10 0 .1100 0 1
% 4 12 0 .2560 0 1.032
% 12 13 0 .1400 0 1
% 12 14 .1231 .2559 0 1
% 12 15 .0662 .1304 0 1
% 12 16 .0945 .1987 0 1
% 14 15 .2210 .1997 0 1
% 16 17 .0824 .1932 0 1
% 15 18 .1070 .2185 0 1
% 18 19 .0639 .1292 0 1
% 19 20 .0340 .0680 0 1
% 10 20 .0936 .2090 0 1
% 10 17 .0324 .0845 0 1
% 10 21 .0348 .0749 0 1
% 10 22 .0727 .1499 0 1
% 21 22 .0116 .0236 0 1
% 15 23 .1000 .2020 0 1
% 22 24 .1150 .1790 0 1
% 23 24 .1320 .2700 0 1
% 24 25 .1885 .3292 0 1
% 25 26 .2544 .3800 0 1
% 25 27 .1093 .2087 0 1
% 28 27 0 .3960 0 1.068
% 27 29 .2198 .4153 0 1
% 27 30 .3202 .6027 0 1
% 29 30 .2399 .4533 0 1
% 8 28 .0636 .2000 0.0214 1
% 6 28 .0169 .0599 0.0065 1];
linedata=[ 1 2 0.0192 0.0575 0.0264 1
1 3 0.0452 0.1852 0.0204 1
2 4 0.057 0.1737 0.0184 1
3 4 0.0132 0.0379 0.0042 1
2 5 0.0472 0.1983 0.0209 1
2 6 0.0581 0.1763 0.0187 1
4 6 0.0119 0.0414 0.0045 1
5 7 0.046 0.116 0.0102 1
6 7 0.0267 0.082 0.0085 1
6 8 0.012 0.042 0.0045 1
6 9 0 0.208 0 1.078
6 10 0 0.556 0 1.069
9 11 0 0.208 0 1
9 10 0 0.11 0 1
4 12 0 0.256 0 1.032
12 13 0 0.14 0 1
12 14 0.1231 0.2559 0 1
12 15 0.0662 0.1304 0 1
12 16 0.0945 0.1987 0 1
14 15 0.221 0.1997 0 1
16 17 0.0824 0.1923 0 1
15 18 0.107 0.2185 0 1
18 19 0.0639 0.1292 0 1
19 20 0.034 0.068 0 1
10 20 0.0936 0.209 0 1
10 17 0.0324 0.0845 0 1
10 21 0.0348 0.0749 0 1
10 22 0.0727 0.1499 0 1
21 22 0.0116 0.0236 0 1
15 23 0.1 0.202 0 1
22 24 0.115 0.179 0 1
23 24 0.132 0.27 0 1
24 25 0.1885 0.3292 0 1
25 26 0.2544 0.38 0 1
25 27 0.1093 0.2087 0 1
28 27 0 0.396 0 1.068
27 29 0.2198 0.4153 0 1
27 30 0.3202 0.6027 0 1
29 30 0.2399 0.4533 0 1
8 28 0.0636 0.2 0.0214 1
6 28 0.0169 0.0599 0.0065 1];% Cost
% Coefficients
CostCoeff = [0 2.00 .00375;
0 1.75 .01750;
0 1.00 .06250;
0 3.25 .00834;
0 3.00 .02500;
0 3.00 .02500];
GeneratorInd=[1; find(busdata(:,2)==2)];
LoadInd=find(busdata(:,2)==3);
% NG: the number of generators.
NG=length(GeneratorInd);
% NL: the number of load buses.
NL=length(LoadInd);
% nbus The number of buses
nbus = max(max(linedata(:,1)), max( linedata(:,2)));
% nbr: the number of transmission lines.
nbr=length(linedata(:,1));
BusTypes=busdata(:,2);
NodeList=busdata(:,1);
QCInd=[ 10 12 15 17 20 21 23 24 29]; % Shunt VAR compensation N掳 of lines.
TInd=[11 12 15 36]; % Transformer tap settings T N掳 of lines.
NQC=length(QCInd);
NT=length(TInd);
Data.NQC=NQC;
Data.NT=NT;VmLim=ones(30,1)*[.95 1.1];
VmLim([GeneratorInd],2)=1.1;
VmMin=VmLim(:,1);
VmMax=VmLim(:,2);
Data.VmMin=VmMin;
Data.VmMax=VmMax;PLim=zeros(30,2);
PLim(GeneratorInd,:) = [50 200; 20 80; 15 50; 10 35; 10 30; 12 40];PGMin=PLim(GeneratorInd,1);
PGMax=PLim(GeneratorInd,2);
Data.PGMin=PGMin;
Data.PGMax=PGMax;PG1Min=PLim(1,1);
PG1Max=PLim(1,2);
Data.PG1Min=PG1Min;
Data.PG1Max=PG1Max;QLim=zeros(30,2);
QLim(GeneratorInd,:) = [-20 200; -20 100; -15 80; -15 60; -10 50; -15 60];
% QLim= [busdata(:,9) busdata(:,10)];
QLimMin=QLim(:,1);
QLimMax=QLim(:,2);
Data.QLimMin=QLimMin;
Data.QLimMax=QLimMax;QCLim = ones(length(QCInd),1)*[0 5];
QCMin=QCLim(:,1);
QCMax=QCLim(:,2);
Data.QCMin=QCMin;
Data.QCMax=QCMax;TLim = ones(length(TInd),1)*[.9 1.1];
TMin=TLim(:,1);
TMax=TLim(:,2);
Data.TMin=TMin;
Data.TMax=TMax;
Data.QCInd=QCInd;
Data.TInd=TInd;
Data.busdata=busdata;
Data.linedata=linedata;
Data.Ybus0=[];
Data.GeneratorInd=GeneratorInd;
Data.LoadInd=LoadInd;
Data.CostCoeff=CostCoeff;
Data.basemva=basemva;
Data.nbus=nbus;
Data.nbr=nbr;
Data.NG=NG;
Data.NL=NL;
Data.NodeList=NodeList;
Data.BusTypes=BusTypes;
LineMVA=[...
0.000 1.300 1.300 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000;
1.300 0.000 0.000 0.650 1.300 0.650 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000;
1.300 0.000 0.000 1.300 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000;
0.000 0.650 1.300 0.000 0.000 0.900 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.650 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000;
0.000 1.300 0.000 0.000 0.000 0.000 0.700 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000;
0.000 0.650 0.000 0.900 0.000 0.000 1.300 0.320 0.650 0.320 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.320 0.000 0.000;
0.000 0.000 0.000 0.000 0.700 1.300 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000;
0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.320 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.320 0.000 0.000;
0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.650 0.000 0.000 0.000 0.650 0.650 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000;
0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.320 0.000 0.000 0.650 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.320 0.000 0.000 0.320 0.320 0.320 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000;
0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.650 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000;
0.000 0.000 0.000 0.650 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.650 0.320 0.320 0.320 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000;
0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.650 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000;
0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.320 0.000 0.000 0.160 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000;
0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.320 0.000 0.160 0.000 0.000 0.000 0.160 0.000 0.000 0.000 0.000 0.160 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000;
0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.320 0.000 0.000 0.000 0.000 0.160 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000;
0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.320 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.160 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000;
0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.160 0.000 0.000 0.000 0.160 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000;
0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.160 0.000 0.320 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000;
0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.320 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.320 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000;
0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.320 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.320 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000;
0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.320 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.320 0.000 0.000 0.160 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000;
0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.160 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.160 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000;
0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.160 0.160 0.000 0.160 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000;
0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.160 0.000 0.160 0.160 0.000 0.000 0.000;
0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.160 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000;
0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.160 0.000 0.000 0.650 0.160 0.160;
0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.320 0.000 0.320 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.650 0.000 0.000 0.000;
0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.160 0.000 0.000 0.160;
0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.160 0.000 0.160 0.000];
LineMVA = LineMVA + diag(inf*ones(length(NodeList),1)); % Don't limit shunt power at buses
Data.LineMVA=LineMVA;🎉3 参考文献
[1]Bouchekara, H. R. E. H. “Optimal Power Flow Using Black-Hole-Based Optimization Approach.” Applied Soft Computing, vol. 24, Elsevier BV, Nov. 2014, pp. 879–88, doi:10.1016/j.asoc.2014.08.056.
[2]Bouchekara, H. R. E. H., et al. “Optimal Power Flow Using Teaching-Learning-Based Optimization Technique.” Electric Power Systems Research, vol. 114, Elsevier BV, Sept. 2014, pp. 49–59, doi:10.1016/j.epsr.2014.03.032.
🌈4 Matlab代码实现
-
相关阅读:
关闭文件流
基于白鲸优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码
【C++】gnustl_static 与 c++_shared 的区别
java计算机毕业设计扶贫信息管理系统源码+系统+lw文档+mysql数据库+部署
死锁详细解读
数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理01
Python + Django4 搭建个人博客（八）:实现博文列表页面的视图函数和模板
前端对用户名密码加密处理，后端解密
odoo Web Controllers 学习总结
百度收录量查询易语言代码
- 原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_46039719/article/details/127777209