MATLAB代码：基于多目标遗传算法的分布式电源选址定容研究 关键词：分布式电源 选址定容 多目标遗传算法 参考文档：《店主自写文档》基本复现； 仿真平台：MATLAB 主要内容：代码主要做的是基于多目标遗传算法的分布式电源选址定容模型，首先构建了含义分布式电源的配电网基本结构，对分布式电源接入前后配电网的损耗进行了分析计算，其次，以网损最小、电源容量最小以及节点电压稳定性最高为目标函数，构建了分布式电源的多目标选址定容模型，模型采用多目标遗传算法进行改进求解，得到了最终的选址定容结果以及pareto前沿曲线。 代码非常精品，是研究分布式电源选址定容以的必备程序，算法也比较新，值得一看！
在电力系统研究领域，分布式电源的选址定容一直是个热门话题。今天就来和大家分享一段基于多目标遗传算法的MATLAB代码，它专门用于分布式电源选址定容研究，可谓是精品中的精品，对这方面感兴趣的朋友不容错过。
一、研究背景与目标
分布式电源接入配电网能够在一定程度上改善电能质量、减少网损等。但如果分布式电源选址和定容不合理，反而可能带来负面影响。所以，找到最优的选址和定容方案至关重要。
MATLAB代码：基于多目标遗传算法的分布式电源选址定容研究 关键词：分布式电源 选址定容 多目标遗传算法 参考文档：《店主自写文档》基本复现； 仿真平台：MATLAB 主要内容：代码主要做的是基于多目标遗传算法的分布式电源选址定容模型，首先构建了含义分布式电源的配电网基本结构，对分布式电源接入前后配电网的损耗进行了分析计算，其次，以网损最小、电源容量最小以及节点电压稳定性最高为目标函数，构建了分布式电源的多目标选址定容模型，模型采用多目标遗传算法进行改进求解，得到了最终的选址定容结果以及pareto前沿曲线。 代码非常精品，是研究分布式电源选址定容以的必备程序，算法也比较新，值得一看！
本文的代码以网损最小、电源容量最小以及节点电压稳定性最高为目标函数 ，构建了分布式电源的多目标选址定容模型，采用多目标遗传算法进行改进求解，最终得到选址定容结果及pareto前沿曲线。
二、代码主要流程分析
构建含分布式电源的配电网基本结构
% 这里假设已经有配电网的基本参数，如节点数、支路数等 node_num = 10; % 假设节点数为10 branch_num = 15; % 假设支路数为15 % 构建节点信息矩阵，这里简单设置节点类型等信息 node_info = zeros(node_num, 3); node_info(:,1) = 1:node_num; % 节点编号 % 构建支路信息矩阵，包含起始节点、终止节点、电阻、电抗等信息 branch_info = zeros(branch_num, 5); branch_info(:,1) = [1,1,2,2,3,3,4,4,5,5,6,6,7,7,8]; % 起始节点 branch_info(:,2) = [2,3,4,5,6,7,8,9,6,10,7,8,9,10,9]; % 终止节点 branch_info(:,3) = [0.1,0.15,0.2,0.18,0.25,0.22,0.3,0.28,0.35,0.32,0.4,0.38,0.45,0.42,0.5]; % 电阻 branch_info(:,4) = [0.3,0.4,0.5,0.45,0.6,0.55,0.7,0.65,0.8,0.75,0.9,0.85,1.0,0.95,1.1]; % 电抗在这段代码里，我们先设定了配电网的基本参数，如节点数和支路数。然后构建了节点信息矩阵和支路信息矩阵，这些矩阵为后续分析计算奠定了基础。节点信息矩阵记录了节点编号等信息，支路信息矩阵则记录了支路连接关系以及电阻、电抗等关键参数。
分布式电源接入前后配电网损耗分析计算
% 假设已经确定分布式电源接入位置和容量 DG_location = [3,7]; % 分布式电源接入节点3和7 DG_capacity = [100,150]; % 分布式电源容量分别为100kW和150kW % 计算接入前网损 [P_loss_pre, Q_loss_pre] = calculate_loss(node_info, branch_info); % 调整网络参数以接入分布式电源 for i = 1:length(DG_location) node_index = find(node_info(:,1) == DG_location(i)); node_info(node_index, 3) = DG_capacity(i); % 假设节点信息矩阵第三列记录DG容量 end % 计算接入后网损 [P_loss_post, Q_loss_post] = calculate_loss(node_info, branch_info);这段代码首先假设了分布式电源的接入位置和容量，然后分别计算了分布式电源接入前后的网损。通过调用calculate_loss函数来完成网损计算，接入分布式电源后，调整了节点信息矩阵以反映电源接入情况，再重新计算网损，从而分析分布式电源对网损的影响。
构建多目标选址定容模型及求解
% 定义目标函数 obj_fun = @(x) multi_obj_fun(x, node_info, branch_info); % 定义决策变量边界 lb = [1,1,1]; % 下限，分别对应DG位置、DG容量等变量下限 ub = [node_num,1000,1000]; % 上限，对应变量上限 % 使用多目标遗传算法求解 options = optimoptions('gamultiobj','PopulationSize',100); [x,fval] = gamultiobj(obj_fun, 3, [], [], [], [], lb, ub, [], options);这里我们定义了目标函数multiobjfun，它包含了网损最小、电源容量最小以及节点电压稳定性最高这三个目标。然后设定了决策变量的上下限，这些变量包括分布式电源的位置和容量等。最后，使用MATLAB的gamultiobj函数（多目标遗传算法函数）来求解，通过设置种群大小等选项，最终得到最优解x和目标函数值fval。
三、代码价值总结
这段代码构建了完整的分布式电源选址定容模型，从配电网结构搭建到目标函数构建，再到使用多目标遗传算法求解，每一步都逻辑清晰。算法比较新颖，对于研究分布式电源选址定容的朋友来说，是一份不可多得的参考程序，能够帮助快速实现相关研究的基本框架，并在此基础上进行深入拓展和优化。希望大家通过对这段代码的学习，能在分布式电源研究领域取得更多成果。
