基于粒子群算法的IEEE 33节点配电网无功优化与Python实现

配电网的无功优化，拿粒子群算法来搞，还挺靠谱的。是针对 IEEE33 节点这种经典结构，思路清晰，效果也不错。文章从原理到实战全都有，不光讲怎么选无功补偿器的点和容量，还带着你用 Python 撸了一遍代码，潮流计算用的是牛拉法，目标就一个：减少网损。

配电网优化的老问题，用粒子群算法来还蛮合适的。整个流程比较实用：变量是补偿器的位置和容量，用牛拉法跑潮流，目标函数盯着最小网损。嗯，挺工程向的。

文章里直接贴了不少 Python 代码片段，还都加了解释，新手也能看明白。比如补偿器位置怎么编码、粒子速度怎么更新，这些关键步骤都得比较清楚。代码注释也给力，照着改基本能跑。

如果你之前主要用MATLAB做优化，不妨看看这套Python实现，风格上更轻，调试也方便，拿来二次开发也不难。适合做科研的，也挺适合直接搞项目的工程师。

对了，如果你还想拓展点方向，比如做故障重构或配合最优流算法优化配电网，也有相关资源可以一起看看：

• 【粒子群算法】基于最优流配电网重构，IEEE33 节点.zip 运行结果
• 基于粒子群算法的 33 节点配电网故障重构程序
• 配电网重构：IEEE 33 节点最优流法与粒子群算法对比

如果你正打算优化配电系统，或者刚好在搞智能算法建模，蛮推荐你亲自跑一遍文中的 Python 代码，理解更深也好改进自己的模型。