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简介：面向电气工程毕业设计与电力系统研究者的MATLAB源程序包，聚焦极端天气下配电网分布式电源接入位置优化问题。程序基于IEEE 33节点标准测试系统，首先从覆冰灾害与雷击灾害两个维度对极端天气场景进行刻画，再结合微气象、微地形因素对配电网线路脆弱性展开评估，并建立分布式电源接入位置与极端天气的关联分析模型，最终通过实例验证得到具有工程参考价值的DG初步待选接入位置。资源以rar压缩包形式发布，包内共4个文件，以3个.m源程序文件为主，包括主程序main.m、IEEE 33节点系统参数文件ieee_33_node_system.m及DG负荷计算模块DG_Load.m，另附1张png模型结构示意图，整体仅254KB，目录清晰、便于直接运行学习。目前已有177人学习下载，适合需要快速复现考虑极端天气线路脆弱性的配电网分布式电源配置优化模型、撰写毕业设计或论文验证部分的读者，能够帮助理解覆冰与雷击场景下的线路脆弱性建模思路。

1. 极端天气下配电网DG配置优化：这份源程序到底在优化什么

配电网分布式电源配置优化模型，严格说是“计及极端天气线路脆弱性”的DG选址定容问题。传统规划只算建设成本、运维成本和正常工况下的网损，结果往往是一个在晴天数据上非常好看、一到台风天就失灵方案。因为线路脆弱性没进模型，负荷中心旁边的关键线路一旦被极端天气击穿，即便DG容量足够也送不出去。这份源程序的价值，是把每条线路在极端天气下的故障风险量化成权重，嵌入到分布式电源的容量和位置优化里，让最终配置在恶劣天气下依然能给重要负荷供电。适合电网规划工程师、电力系统研究生和做韧性评估的算法工程师。拿到资源后按论文目录跑通算例，再替换自己的拓扑和负荷数据，就能看到脆弱性权重如何改变DG接入点位。

2. 线路脆弱性怎么建模：从故障概率到风险权重的三步拆解

做这个模型的人，第一步不是写优化算法，而是把“脆弱性”三个字变成数字。天气是脆弱性的触发条件，所以必须先有场景；线路是脆弱性的承载对象，所以必须把天气映射到每条线路的故障率；而故障率本身不是目标，最终要的是“这条线路断了损失多大”的期望值。三步下来，才算把一句抽象的项目需求翻译成能塞进优化模型的目标函数。

2.1 极端天气场景生成：台风、冰灾、暴雨下线路故障率怎么算

常见做法是按天气类型分别建模。台风用风速驱动，冰灾用覆冰厚度驱动，暴雨用降雨量或积水深度驱动。论文里的“极端天气”不是单指某一次灾后统计，而是一组带发生概率的场景。生成场景的方法有两种：一种直接用历史气象数据筛选典型日，另一种用蒙特卡洛抽样合成极端场景。我偏向先用前者，因为数据可解释性强，方便审稿人或者领导认可。

以台风为例，线路故障率与风速的关系常见用分段函数描述。下面这段代码就是最基础的风速转故障率函数：

import numpy as np def typhoon_failure_rate(wind_speed, base=0.001): """ 台风场景下线路时变故障率(次/小时) wind_speed: 阵风风速 m/s base: 正常天气下的基础故障率 """ v_start = 17.2 # 热带风暴起始风速 v_severe = 32.0 # 严重破坏风速 if wind_speed < v_start: return base elif wind_speed < v_severe: # 经验系数，风速每增加1m/s，故障率约提升16% return base * np.exp(0.15 * (wind_speed - v_start)) else: return 0.95 # 接近必然故障，保留5%的侥幸概率

逻辑说明：这里的风速值是每个时间断面上某条线路所在微气象区的最大风速，不是整片区域的平均风速。实际算例里每回线路因为走廊走向和地形不同，受风速影响也不一样，所以这个函数要加一个线路维度，常见做法是把故障率写成failure_rate[line, scenario, time]。参数说明：v_start取17.2m/s是因为国标里热带风暴的下限，v_severe取32m/s对应“破坏性大风”，这两个值论文里一般按当地气象标准调。base=0.001表示正常天气下平均每1000小时发生一次故障，你可以根据历史可靠性数据改到0.0005或0.002。

冰灾场景则换成覆冰厚度作为自变量。常用的简化模型是：覆冰小于10mm时故障率等于基础值；10～20mm之间线性上升；超过20mm后跳变到0.9以上。暴雨场景我一般用降雨强度h（mm/h）做回归，但要注意暴雨常常伴随雷击，故障率里还得叠加上地闪密度。源程序里如果只给了台风模型，你可以按上面同样结构扩展。场景生成完，还要做场景削减，否则几十个天气场景乘上8760小时，优化模型根本跑不动。最常见的削减方法是k-means聚类，把相似的时变故障率向量归并，最终保留5～10个代表场景。

2.2 从故障率到脆弱性权重：把“断没断”换成“损失多少”

故障率高只说明这条线路容易断，但它不一定脆弱。脆弱性的准确定义是“故障后造成的后果严重程度”。同一条线路，在链式末端断了可能只甩掉一个小村庄，在主干联络线上断了可能半个城区失电。所以脆弱性权重必须把故障概率和故障后果乘在一起。

配电网里计算故障后果，最直接的是断开该线路后重新做潮流计算，看有多少负荷失去供电。但拓扑里每条线路都要枚举一遍，计算量不小，所以论文里常见用直流潮流近似，或者用“负荷供给路径唯一性”来快速判断。对于辐射状配电网，任意一条线路断开都会导致下游失电，失负荷量就是下游所有节点的负荷之和。

下面这段代码是辐射网简化计算的思路：

def line_consequence(node_load, downstream_nodes): """ 辐射状配电网中某线路故障后的失负荷量(kW) node_load: 数组，各节点有功负荷 downstream_nodes: 该线路下游节点编号列表 """ loss = 0.0 for n in downstream_nodes: # 不考虑分布式电源孤岛时，下游负荷全部丢失 loss += node_load[n] # 若考虑DG孤岛，需减去可孤岛运行的DG出力 # loss_actual = max(0, loss - island_dg_output) return loss

从故障率到脆弱性权重，不是直接相乘，而是要按照场景概率加权。因为多个极端天气场景下，同一线路的故障率不一样。脆弱性权重的完整表达式是：

V_i = Σ_s prob_s * fail_rate_i(s) * consequence_i

其中prob_s是第s个天气场景的发生概率，fail_rate_i(s)是场景s下线路i的故障率，consequence_i是线路i故障后损失的负荷量。注意consequence_i并不随场景变化，因为在同一拓扑下断线的后果是确定的；但如果考虑了故障后的抢修时间或DG孤岛运行，后果也可能跟天气相关。这时要把consequence也写成consequence_i(s)，即强天气下DG未必能可靠出力，这个细节很多源程序里都坡着没改，导致结果偏乐观。

实际计算时，我会先做一次N-1枚举，把每条线路的下游节点和失负荷量存成字典，再循环天气场景算概率加权。这样把拓扑计算和随机场景解耦，代码跑起来快很多，也方便调试。

2.3 脆弱性权重进目标函数：让优化器自己去权衡

脆弱性权重算出后，不是直接用，而是要转成“风险费用”。比如某条线路脆弱性权重很大，意味着它故障后失负荷期望很高。对规划者来说，这就是潜在的经济损失。为了避免这个损失，优化模型会让DG建在更靠近关键负荷或更靠近电源侧的位置，以便线路断开后能形成孤岛供电。

常用做法是把脆弱性加权失负荷量放进目标函数，加一个惩罚系数。这样目标函数变成：年综合费用 = 投资费用 + 运维费用 + 购电费用 + 网损费用 + λ × 极端天气下的期望失负荷损失。其中λ的作用是平衡“经济性”和“韧性”，λ越大，优化结果越偏向削减失负荷，但DG投资和运维成本也会提高。

这里的关键是λ的量纲。如果费用单位是万元，失负荷损失是kWh，就需要给定单位失负荷价值（比如10元/kWh），再折算成年费用。很多初跑者直接把λ设成1000或10000，单位不对，优化结果就会要么全上储能要么什么都不上。我一般建议先算一个基准：不装DG时，极端场景期望失负荷损失是多少，然后设λ让该项与投资费用的数量级一致，再左右微调。

3. 分布式电源配置优化模型：目标函数、约束与求解器选型

脆弱性权重进模型后，核心规划问题就变成了一个带约束的优化问题。这一章把目标函数、约束和求解器讲透。这部分的代码逻辑在源程序里占大半个工程，很多人拿到资源后跑不动，往往就是约束写得太松或者求解器选错了。

3.1 目标函数：年综合费用加韧性惩罚项，系数怎么设

完整的目标函数通常写作：

min F = C_inv + C_om + C_buy + C_loss + λ * Σ_s p_s * EENS_s

C_inv是DG投资年化费用，包含光伏、风机、储能的单位容量成本乘容量再乘年折旧系数；C_om是年运维费用；C_buy是向上级电网购电费用；C_loss是网损费用。EENS_s是场景s下的期望缺供电量，也就是脆弱性权重的本质体现。

在源程序里，适应度函数往往就对应这个目标函数。我见过的最常见错误是：把EENS直接用失负荷量乘概率，忽略了故障持续时间。正确做法是：

def objective_function(x, network, scenarios, lambda_penalty): """ x: 决策变量, 包含DG位置和容量 network: 配电网模型对象 scenarios: 极端天气场景列表 lambda_penalty: 失负荷惩罚系数(元/kWh) """ inv_cost = compute_invest_cost(x) om_cost = compute_om_cost(x) buy_cost = compute_energy_purchase(x, scenarios) loss_cost = compute_power_loss_cost(x) # 期望缺供电量: 每个场景下失负荷功率×持续时间 eens_expected = 0.0 for s in scenarios: # 该场景平均故障持续时间(小时) t_outage = s.outage_duration # 极端场景下各节点失负荷功率(kW) miss_power = simulate_outage(x, s) eens_expected += s.probability * miss_power * t_outage penalty = lambda_penalty * eens_expected return inv_cost + om_cost + buy_cost + loss_cost + penalty

逻辑说明：objective_function返回的是一个数，遗传算法按这个数越小越优。scenarios里每个场景除了有故障概率，还要有故障持续时间的期望值。很多简化模型把时间略掉，这是不对的，同一个失负荷功率持续1小时和10小时的代价完全不一样。参数说明：lambda_penalty的单位是元/kWh，可以按国民经济产值估算失电损失，常见取值范围是10～50元/kWh。源程序里如果默认给100，你最好看一眼单位，别直接照抄。

另一个需要调的是投资费用的年化系数。光伏寿命20年，储能寿命按充放电次数折算，通常只有8～10年。如果统一用20年折旧，投资费用会被人为压低，导致优化结果拼命装储能，这也是翻车重灾区。

3.2 约束条件：潮流平衡、DG容量、渗透率和N-1校验简化

约束条件决定了优化结果是否可行。配电网DG配置优化最常见的约束有四类：

• 节点潮流平衡：每个节点注入功率等于负荷加流出功率，使用DistFlow方程。
• DG容量约束：每个候选节点的DG安装容量有上下限，通常限制在节点峰值负荷的一定比例内。
• 渗透率约束：全网络DG总容量不能超过系统总负荷的一定比例，比如30%～50%，防止反送电能倒灌主变。
• 电压约束：所有节点电压幅值在0.95～1.05 p.u.内。

N-1校验在严格意义上是每个单回线路故障后系统不失电，但完全做N-1计算代价太高，而且会限制DG经济性。这个模型里聪明一点的做法是只校验脆弱性排序前k条线路。也就是先按脆弱性权重从大到小排序，取前k条做N-1分析，确保这些高危线路断开后重要负荷不丢失。

下面是一个约束检查的伪代码：

def constraints_check(x, network, critical_lines): """ 返回是否满足所有约束 critical_lines: 脆弱性排序前k条线路 """ # 1. 逐个候选DG节点检查容量 for node, cap in x.capacity.items(): if not (cap_min[node] <= cap <= cap_max[node]): return False # 2. 总渗透率 total_load = sum(network.load_curve) if sum(x.capacity.values()) > 0.5 * total_load: return False # 3. 正常工况潮流电压校验 v = run_power_flow(network, x) if not all(0.95 <= vi <= 1.05 for vi in v): return False # 4. 关键线路断开后的电压/失负荷校验 for line in critical_lines: # 断开线路后迭代求解潮流，看看是否失负荷或电压越限 if not check_n1_with_island(network, x, line): return False return True

逻辑说明：constraints_check在遗传算法里是个“裁判”，不合格个体直接淘汰或者重罚。但要注意，如果淘汰太严厉，种群会过早失去多样性，最后全部堆到可行域边缘。我一般会在罚函数里给轻微违反留余地，比如电压越限0.02p.u.以内给个小惩罚，只有严重违反才直接淘汰。参数说明：critical_lines的数量一般取5～10条，太多计算时间长，太少起不到防灾效果。源程序里如果这个k=3，建议你改成5试试，结果会有明显差别。

3.3 求解框架：为什么用遗传算法而不是直接调Cplex

从数学角度看，这个模型是混合整数非线性规划，因为含二进制选址、连续容量变量、非线性潮流约束。商业求解器如Gurobi处理线性或二次目标很强，但直接处理DistFlow方程和故障模拟就很吃力。所以论文和源程序普遍用智能优化算法，其中遗传算法最常见。

遗传算法在这里的个体编码通常分成两段：第一段是二进制，表示候选节点是否装DG；第二段是浮点数，表示对应容量。以下是个体初始化的简化代码：

def init_individual(candidate_nodes, cap_max_list): """ 随机生成一个个体 candidate_nodes: 候选节点编号 cap_max_list: 各节点最大允许容量 """ n = len(candidate_nodes) # 前n位：选址0/1；后n位：容量0~1的归一化系数 choose = np.random.randint(0, 2, size=n) capacity_ratio = np.random.rand(n) # 容量 = 选址标志 * 最大容量 * 归一化系数 capacity = choose * cap_max_list * capacity_ratio return np.concatenate([choose, capacity])

逻辑说明：把容量归一化到0～1，是为了变异操作好用，避免交叉后子代容量直接越界。实际解码时用capacity = ratio * cap_max恢复。参数说明：候选节点一般在负荷较重的节点或线路末端选5～15个，全节点都放候选会导致决策变量维度爆炸且结果没有工程意义。源程序里如果默认候选节点是全部节点，建议手动按负荷重要程度筛一筛。

也有人想用粒子群或差分进化，但遗传算法的优势是与二进制变量天然配合，变异和交叉算子容易写，不容易陷入维度灾难。缺点是对惩罚系数敏感、收敛慢，所以后面几章提到的参数调节和收敛判断特别重要。

4. 跑通源程序：数据文件、参数表和核心代码改动点

拿到115号资源后，第一步不是读主程序，而是把数据文件摸清楚。源程序一般包含配电网拓扑数据、负荷时序、天气场景表和参数配置文件。这章我按“数据→代码→参数”的顺序带着过一遍，照这个顺序去梳理，你能避开一半的报错。

4.1 数据准备：配电网拓扑、负荷曲线、天气场景的输入格式

典型的算例用IEEE 33节点配电网，数据格式常见有三种：一是Excel多sheet表格，二是CSV文件，三是Matlab的.mat变量。源程序如果是Python写的，多半用CSV或Excel加载。你需要先确认以下几点再跑：

• 拓扑表：每行一条支路，包含首端节点、末端节点、电阻、电抗、容量上限。有些表里还带线路长度，用于故障率计算，没有长度的话可手动补一列。
• 节点表：每个节点的有功负荷、无功负荷、电压基准值。负荷曲线通常给8760小时或典型日24小时曲线，时间间隔不一定统一，要重采样到统一步长。
• 天气场景表：每行一个场景，包含场景概率、风速/覆冰参数、故障持续时间。如果源程序只给了基础故障率，没有天气场景表，那你需要按第2章的方法自己构造几组场景，否则“脆弱性”三个字就没法落到模型里。
• 候选DG节点和容量上下限：这是配置优化的边界，一般写在配置参数里或单独一个sheet。

我习惯把上述数据整理成如下几个文件：

注意，负荷曲线和天气场景必须“对得上时间尺度”。如果天气场景是分钟级故障率演化，而负荷曲线只有小时级，你就要把天气数据聚合到小时，否则后面做时序故障模拟会报维度错误。这个问题我在多个工程里见过，临床表现为：程序报“IndexError: index 8760 is out of bounds”或者矩阵乘法维度不匹配。

4.2 核心代码：适应度函数与种群初始化的可复现片段

这一节给一个能直接落地的遗传算法主循环框架。注意这不是完整源码，但结构跟论文源程序一致，你可以对照着改。

import numpy as np def genetic_algorithm(network_data, scenarios, ga_config): """ 遗传算法主函数 network_data: 配电网数据字典 scenarios: 极端天气场景 ga_config: 算法参数 """ pop_size = ga_config['pop_size'] iter_max = ga_config['iter_max'] cross_prob = ga_config['cross_prob'] mutate_prob = ga_config['mutate_prob'] candidates = network_data['dg_candidates'] alpha_max = network_data['cap_max'] # 初始化种群 pop = [] for _ in range(pop_size): x = init_individual(candidates, alpha_max) pop.append(x) # 主循环 best_fitness = float('inf') best_best = None fitness_log = [] for gen in range(iter_max): fitness_list = [] for ind in pop: if not constraints_check(ind, network_data, critical_lines=[0, 1, 2]): fitness_list.append(float('inf')) continue obj = objective_function(ind, network_data, scenarios, lambda_penalty=20) # 加上轻微约束违反惩罚 fitness_list.append(obj + penalty_for_minor_violation(ind, network_data)) # 选父代 parents = tournament_selection(pop, fitness_list, 2) # 交叉与变异 new_pop = [] for i in range(0, pop_size, 2): p1, p2 = parents[i], parents[i+1] c1, c2 = crossover(p1, p2, cross_prob) c1 = mutate(c1, mutate_prob, alpha_max) c2 = mutate(c2, mutate_prob, alpha_max) new_pop += [c1, c2] pop = new_pop # 记录最优 best_idx = int(np.argmin(fitness_list)) if fitness_list[best_idx] < best_fitness: best_fitness = fitness_list[best_idx] best_best = pop[best_idx] fitness_log.append(best_fitness) print(f'gen {gen}: best fitness = {best_fitness:.2f}') return decode_solution(best_best, candidates, alpha_max)

逻辑说明：主循环就是经典的“初始化→评估→选择→交叉→变异→更新”五步。代码里critical_lines=[0,1,2]是硬编码的，实际项目里应当按脆弱性权重排序自动选取，这是最值得改的点。参数说明：pop_size通常取50～100，iter_max取100～300，cross_prob取0.7～0.9，mutate_prob取0.05～0.15。lambda_penalty=20表示缺电损失折价20元/kWh，你可以根据项目报告调整。需要特别注意的是penalty_for_minor_violation别省，否则种群很容易在电压约束边界上大量聚集。

这段代码跑通后，你要想拿到论文里的对比图，还要实现“不加脆弱性”的对照实验：只需把目标函数里的eens_expected去掉或者置零，再跑一遍，两个优化结果放到同一个拓扑里对比，就能看出脆弱性权重对DG布局的影响。

4.3 参数表：种群数、交叉率、变异率、迭代次数的推荐范围

参数设置是源程序落地最容易出玄学的地方。同一个程序，你改一个变异率，结果可能完全变样。下面是我基于经验整理的一组推荐范围，直接对着填就行。

如果你发现运行结果里DG全部集中在同一个低电价节点，说明变异概率太小或者选址交叉方式有问题。此时把mutate_prob提高到0.15，并对二进制选址位单独做一个按位取反变异，通常能改善。如果迭代曲线前50代直线下降、后50代一动不动，大概率是种群多样性丢失，要降低交叉率、提高变异率，或者引入精英保留策略，把每代最优个体直接复制到下一代。

5. 配置优化模型避坑指南：五个常见翻车场景与排查手段

这类优化程序看起来代码不长，真正跑起来坑非常多。这里写五个我实际遇到过、排查了很久才解决的典型问题，每一条都按“现象→原因→解决”写，你可以对照日志快速定位。

5.1 现象：脆弱性权重算出来全是1，优化结果等于普通规划

这个现象很隐蔽：目标函数里脆弱性项形同虚设，最终DG选址和极端天气一点关系没有。原因通常是把故障率当成归一化常数，比如直接用0.001乘后果，结果每条线路的脆弱性权重都是小数点后三位，跟投资费用二三十万的量级一比直接被吃掉。解决方法是检查脆弱性项的单位和量级，让失负荷期望费用在总目标里至少占5%～10%。你可以把λ逐年放大，看优化结果是否会从“全部建在负荷中心附近”变成“建在脆弱性线路的上游”。如果变了，说明脆弱性真的起了作用；如果始终不变，那就是权重计算或代码拼接有问题，先打印每条线路的V_i值看看分布。

5.2 现象：DG接入后潮流不收敛，程序报错母线越限

原因是潮流迭代初值给得太差。配电网潮流常用前推回代法，DG接入后注入功率方向反转，如果初值全是0或者1.0，回代时可能出现发散。解决方法是先做一次“不含DG”的正常潮流，把节点电压结果作为含DG场景的初值；再给储能节点用PQ或PV模型切换时，要确保控制逻辑不冲突。如果源程序是用牛顿法，则要检查雅可比矩阵是否奇异，常见于DG节点既设定有功又设定电压而没有松弛变量。用日志打印每轮迭代最大电压偏差，看到从1.2再回到1.0，说明初值有救了。

5.3 现象：极端天气场景数量太少，结果对场景过于敏感

有些源程序为了省时间，只给一个“最大风速”场景，概率设成1。这样模型退化成一个确定性故障场景，DG布局完全被这个单场景支配，换个台风路径结果就失效。原因是场景削减时把概率很低的极端场景权重合并过度了。解决方法是至少保留3～5个场景，并且每个场景概率不能相差超过一个数量级。如果计算量允许，可以生成20个场景再用k-means聚类收敛到5个，同时保留每个聚类的原始概率权值。验证办法：随机打乱场景顺序重新跑优化，如果DG选址结果完全不同，说明场景数量不够或聚类没做好。

5.4 现象：遗传算法迭代200代还没收敛，结果每次不一样

这可能不是参数问题，而是目标函数里有随机噪声。比如故障后果计算使用了蒙特卡洛抽样，但又没有固定随机种子。解决办法是在主程序入口加np.random.seed(42)，并在每次评估目标函数时固定内部抽样序列。另一个原因是适应度函数对候选个体的差别不敏感，比如所有个体都能通过约束，但目标函数差异很小，选择压力不足。此时把锦标赛选择的竞争样本数从2提高到4，或者把适应度做缩放：fitness_norm = (fit_max - fit) / (fit_max - fit_min)，放大差异。

5.5 现象：光伏、风机、储能同时优化时，变量维度爆炸导致内存溢出

同时优化三种DG的选址定容，变量数是单个DG的三倍，再加上储能充放电策略变量，很容易把内存和计算时间拖爆。原因是用同一个遗传算法种群去承载过多决策变量，而没有做解耦。常见做法是分层优化：第一层用遗传算法优化光伏和风机的选址容量，第二层用线性规划或规则策略优化储能运行，再把储能年费用回传。源程序如果没做分层，你可以把储能容量固定为光伏容量的20%～30%，先跑出光伏风机布局，再单独对储能做小时级优化。这样变量维度能降一半以上，结果也具备工程可比性。

6. 验证优化结果是否可信：韧性提升指标的对比实验与技巧

跑通源程序只是第一步，真正让人信服的是一套能说明“脆弱性权重确实让韧性变好”的验证流程。我不建议只拿目标函数值下降多少来说明问题，因为目标函数是自证的，拟合再好看现场也不认。我一般会做两个对比实验，都基于同一配电网拓扑。

第一个实验是“有无脆弱性对比”：把源程序目标函数里的EENS项清零，重新优化得到一套DG配置，记作方案A；原模型得到方案B。然后让两套方案都面对同一条最恶劣极端天气场景，模拟线路依次故障，统计重要负荷失电总量。你会发现方案A可能在经济工况下成本低，但关键线路断掉后失负荷量是方案B的两三倍。这就是韧性提升的核心证据。

第二个实验是“关键线路枚举”：把脆弱性权重前10条线路逐条断开，检查两套方案下失负荷总量。你可以用以下代码片段做验证：

def verify_resilience(config, network, critical_lines): total_loss = 0.0 for line in critical_lines: # 断开该线路并带DG孤岛运行，计算失负荷功率 missed = simulate_line_outage(config, network, line) total_loss += missed return total_loss / len(critical_lines)

这个指标叫“平均关键线路失负荷功率”，比单一场景更稳定。我通常把这个指标和原模型一起输出到表格，让“韧性提升”变成可读的百分比。注意要固定随机种子，否则两次优化结果差异一部分来自偶然性，无法区分模型改进。

最后还有一个技巧：查看最优解里DG位置与脆弱性线路的空间关系。真正有效的优化结果，DG位置会分布在关键线路上游或重要负荷附近，而不是随机散布。你可以在图上把脆弱性权重用颜色标出，再叠加DG位置，如果两者没有相关性，说明你的权重计算可能还没传导到目标函数里。这个检查比看曲线还快。

说回到这个115号资源本身，你拿到后先用IEEE 33节点算例跑通，再替换成自己的地理接线。我个人的习惯是把参数文件单独拆出来，每次只改一个参数跑一组对照，绝不一次改多个。就是这样，我才躲过了不少“优化结果偶然好、换个算例就崩”的尴尬时刻。希望帮到你。

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