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主要内容
该模型考虑投资成本、网损以及电压稳定性三因素建立了一个三目标的数学模型，采用改进多目标粒子群算法进行求解计算，主要的改进包括：采用混合模拟退火算法和小生境技术进行多目标全局寻优。程序以IEEE69节点系统验证了所提算法在分布式电源选址定容方面的有效性，模型中的约束条件是通过罚函数的形式得以实现，程序不仅得到了多目标帕累托解集，还通过权值多目标方式得到最佳优化结果。程序注释清楚，方便学习！
模型研究
1.模拟退火粒子群算法
模拟退火算法是一种启发式搜索算法，它通过模拟物理中固体物质的退火过程来寻找最优解。该算法在全局搜索方面表现出色，能够在较大的解空间中寻找最优解，并且具有较强的鲁棒性，对初始参数的选择并不敏感。模拟退火算法能够接受劣解，以一定的概率接受更差的解，从而扩大了搜索范围，避免陷入局部最优解。
粒子群算法是一种基于群体智能的优化算法，通过模拟鸟群、鱼群等生物群体的觅食行为来寻找最优解。该算法具有简单易实现、收敛速度快等优点，能够处理多维、高维的优化问题。粒子群算法的优点在于其能够利用群体中的个体之间的协作和信息共享机制来快速寻找最优解。
将模拟退火算法与粒子群算法结合，形成基于模拟退火的粒子群算法，可以充分发挥两种算法的优势。这种混合算法可以更全面地搜索解空间，避免陷入局部最优解，提高全局搜索能力和寻优精度。此外，基于模拟退火的粒子群算法还可以通过调整参数和设置不同的初始解策略来进一步优化算法的性能，提高搜索效率和寻优精度。
因此，模拟退火算法改进粒子群算法优势明显，对于一些复杂、高维的优化问题，基于模拟退火的粒子群算法可以作为一种有效的求解方法。
2.分布式电源接入配电网影响
分布式电源介入后配网潮流的大小和方向都会发生变化。分布式电源的接入使得传统的配网辐射状结构变为多电源结构，下级电网有可能会向上级电网送电，配电网本身的电压分布也将有所变化。
结果一览
![[openGL]在ubuntu20.06上搭建openGL环境](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/4e90575b9cb6447c9435342881f152f8.png)
