基于IEEE33节点电网的多目标粒子群算法储能容量配置规划研究

基于 IEEE33 节点的电网模型、多目标优化策略的结合，确实是个挺有意思的思路。用的是多目标粒子群算法（MOPSO），不光看投资成本，还把网损、峰谷套利都算进来了。电压偏差也考虑到了，整体思路蛮全的，比较适合做储能配置的朋友看看。

多目标优化的粒子群算法，其实就是同时追几个“最小值”或“最大值”。在这个模型里，你会看到目标挺多：比如储能成本、网损、还有电价套利收益，都放进一个优化器里跑，还能控制电压波动，挺实用的。

模型基于IEEE33 节点系统，这个电网模型你要是做过配电系统仿真应该不陌生。实际应用里，你完全可以用类似的思路，把你自己项目的参数代进去优化配置，SOC 状态约束也都有考虑，运行逻辑也不复杂。

算法用的是比较成熟的MOPSO，每次迭代都会更新粒子的速度和位置，找到最优的解集，最终找一个折中解出来。嗯，要是你写代码用的是MATLAB，这里还有对应的实现，跑起来也还挺快。

对了，如果你想深入一点看看人家具体怎么建模、怎么潮流约束、粒子更新策略这些，可以翻翻下面这几个链接，尤其是第 1 个和第 4 个，讲得比较清楚。

如果你是搞配电网优化、储能系统规划、或者做智能电网研究的，这份资料你可以先通读一遍，再结合自己系统的数据试着改改模型，挺有参考价值的。

不熟 MOPSO 也没事，建议你先跑一下粒子群算法+IEEE33的简单版本，调一调参数，比如种群数量、迭代次数之类的，看看收敛速度和解的分布。

如果你还想找对应的代码或仿真案例，像这个MATLAB 动态无功优化的例子，和主文思路也挺搭的，推荐一起看。