考虑分布式光伏储能系统的优化配置方法 完全复现截图文献模型 采用双层模型求解 上层决策储能系统配置容量用遗传/粒子群算法求解 下层决策最优运行策略采用cplex求解器求解 算例为ieee 33节点配电系统 代码运行时间为90分钟左右 此代码可改写性强

基于提供的MATLAB代码文件，本文严格遵循原始代码逻辑，逐段解读各模块功能，忠实还原作者设计意图，不添加额外假设。

一、系统数据模块（IEEE33BW.m）

该文件定义IEEE 33节点配电系统基础参数，为整个优化模型提供数据支撑，代码结构及功能如下：

function mpc = IEEE33BW()
    mpc.baseMVA = 100; % 基准容量100MVA
    mpc.basekV = 12.66; % 基准电压12.66kV

    % 联络支路参数（扩展拓扑用）
    mpc.branch_CG = [
        1	18	0.1203	0.0617	0	0;
        2	25	0.2154	0.1102	0	0;
据
        ...（省略31个节点数据）
        0.0005	0.0004	...	0.0005; % 节点33的24小时数据
   
    mpc.branch_CG(:,4) = mpc.branch_CG(:,4)*1/(mpc.basekV^2);
end

功能说明：

1. 定义系统基准参数（容量、电压），为标幺值计算提供基准
2. 存储常规支路与联络支路的阻抗参数，支持不同网络拓扑分析
3. 提供33个节点24小时的有功/无功负荷曲线，反映负荷时序特性
4. 完成阻抗参数的标幺值转换，适配潮流计算要求

二、主程序模块（main.m）

该文件实现粒子群算法（PSO）的上层优化流程，协调上下层模型交互，代码核心逻辑如下：

% 初始化参数
clear; clc; close all;
mpc = IEEE33BW(); % 调用系统数据

v_max = 0.5; % 最大速度
ESSmax = 3; ESSmin = 1.5; % 储能容量约束(MVA)
nodes_candidate = [3,14,20,31]; % 候选接入节点

% 粒子初始化
for i = 1:N

end
pg = x(y==min(y),:); % 全局最优位置
gbest = min(y); % 全局最优适应度

% PSO迭代优化
for iter = 1:Max_Dt
    w = w - (w - w_end)/Max_Dt; % 惯性权重线性递减
    for i = 1:N
        % 速度更新
        v(i,:) = w*v(i,:) + c1*rand*(pbest(i,:) - x(i,:)) + c2*rand*(pg - x(i,:));

            pbest(i,:) = x(i,:);
        end
    end
    % 全局最优更新
    if min(y) < gbest
        gbest = min(y);
        pg = x(y==min(y),:);
    end
    cost_iter(iter) = gbest; % 记录迭代成本
end

% 结果输出
disp(['最优储能接入节点：', num2str(pg(2))]);
disp(['最优储能容量：', num2str(pg(1)), ' MVA']);
% 绘图输出（迭代曲线、储能特性、功率平衡、光伏电价关联）

功能说明：

1. 初始化PSO算法参数（迭代次数、粒子数量、惯性权重等）及储能配置约束
2. 随机生成初始粒子群，每个粒子包含储能容量（1.5-3MVA）和接入节点（候选节点中选择）
3. 通过调用solution.m（下层优化）和fitness.m（成本计算）完成适应度评估
4. 实现粒子速度与位置的迭代更新，通过约束处理确保解的可行性
5. 跟踪全局最优解，记录迭代过程中的成本变化
6. 输出最优配置结果并生成4类可视化图表（迭代曲线、储能运行特性等）

三、下层优化模块（solution.m）

该文件构建基于CPLEX的运行优化模型，求解给定储能配置下的24小时最优运行策略，核心代码如下：

function [Pgrid, Qgrid, p_pv, p_ch, p_dch, E_ess, V, I] = solution(x, mpc)
    ESS_cap = x(1); % 储能容量
    node_ess = x(2); % 接入节点

    % 购电功率Pgrid(T)、无功Qgrid(T)
    % 光伏出力p_pv(T)、储能充放电p_ch(T)/p_dch(T)
    % 储能状态u_ch(T)/u_dch(T)、电量E_ess(T)
    
    % 目标函数：最小化购电成本
    Ce = [0.25*1000*ones(1,8), 0.5*1000*ones(1,8), 0.75*1000*ones(1,8)]; % 分时电价
    model.f = Ce(:); % 目标系数对应Pgrid
    
    % 约束条件构建

    
    % 调用CPLEX求解
    result = cplexqp(model);
    
    % 提取求解结果
    Pgrid = result.x(1:T);
    ...（提取其他变量）
end

功能说明：

1. 接收上层传递的储能配置参数（容量、接入节点）
2. 定义24小时光伏最大出力曲线（基于辐射强度RR）
3. 构建CPLEX优化模型，定义9类决策变量（电压、电流、功率等）
4. 以最小化购电成本为目标，设置分时电价系数Ce
5. 构建完整约束体系：
   - 储能运行约束（状态互斥、功率限制、容量范围、电量平衡）
   - 光伏出力波动约束（80%-100%最大出力）
   - 潮流约束（功率平衡、电压范围、二阶锥约束）
6. 调用CPLEX求解器获取最优运行策略，输出购电、充放电等关键数据

四、适应度计算模块（fitness.m）

该文件计算系统综合成本，作为上层PSO算法的适应度评价指标，代码如下：

function cal = fitness(x, Pgrid, Qgrid, p_pv, p_ch, p_dch, I, branch, mpc)
    ESS_cap = x(1);

    r = branch(:,3); % 支路电阻
    loss = sum(I.*r,1); % 各时段网损
 
    C_BESS = (1*0.3*1000 + 0.4*1000*ESS_cap) * b / ((1+b)^n1 - 1);
    
    % 综合成本
    cal = C_buy + Closs + C_DG + C_PB + C_BESS;
end

功能说明：

1. 接收上层配置参数与下层运行数据，计算5类成本：
   - 购电成本：基于分时电价与购电量计算年费用
   - 网损成本：根据支路电流与电阻计算年网损费用
   - 光伏运行成本：按光伏实际出力与单位成本计算
   - 储能充放电成本：考虑充放电功率与分时电价的差额成本
   - 储能投资成本：采用年金法将初始投资分摊至各年（含固定成本与容量相关成本）
2. 汇总各项成本得到综合成本，作为PSO算法的适应度值

五、核心逻辑总结

1. 模型架构：采用双层优化，上层PSO优化储能配置（容量、节点），下层CPLEX优化运行策略
2. 数据流转：IEEE33BW.m→main.m→solution.m→fitness.m→main.m，形成闭环优化
3. 目标一致性：上下层均以成本最小化为核心目标，确保配置与运行策略协同优化
4. 约束体系：涵盖设备物理约束（储能容量、光伏出力）、系统运行约束（潮流、电压）、经济约束（成本构成）

该代码严格遵循文献模型的双层优化框架，通过模块化设计实现了数据输入、算法迭代、运行优化、成本计算的完整流程，运行时间约90分钟，各模块参数可独立调整，具备较强的改写灵活性。