基于IEEE33的主动配电网优化，采用IEEE33节点配电网进行仿真，搭建了含风光，储能，柴油发电机和燃气轮机的配电网经济调度模型，以总的运行成本最小为目标，考虑了储能以及潮流等约束，采用粒子群算法对模型进行求解，得到了各个分布式电源的运行计划。
这段程序是一个基于IEEE33节点电网的分布式电源优化调度模型。下面我将对程序进行详细的分析和解释。
首先，程序使用了一些全局变量，包括光伏发电量（PV）、风力发电量（WT）、负荷（Pload）以及各种电源的价格（PV_price、BT_price、WT_price、DG_price）和电网的分时电价（grid_price）。
然后，程序对一些参数进行了初始化，包括微型燃气轮机的最大功率（MTMaxPower）和最小功率（MTMinPower）、柴油发电机的最大功率（GridMaxImportPower）和最小功率（GridMinImportPower）、储能的最大放电功率（StorageMaxDischargingPower）和最大充电功率（StorageMaxChargingPower）等。
接下来，程序使用一个双重循环来初始化种群个体的位置和速度。其中，位置（x）表示各个电源的功率输出，速度（v）表示各个电源的功率变化速度。根据节点的不同，电源的功率范围也有所不同，程序对各个电源的功率进行了限制。
然后，程序计算了优化前的成本（C_before），并进入主循环。主循环中，程序根据粒子群算法的原理，更新粒子的速度和位置，并计算各个粒子的适应度。适应度函数（fitness）的计算包括对各个电源的成本进行累加，并考虑储能的状态约束。程序还计算了储能的SOC（State of Charge）约束，如果SOC超出范围，则增加一个惩罚项。最后，程序返回优化后的成本（C_all）作为适应度函数的结果。
在主循环中，程序还记录了每次迭代的最优适应度值，并绘制了适应度函数的迭代收敛图。此外，程序还绘制了燃气轮机、柴油发电机和储能的运行计划，以及光伏和风力发电的出力曲线。
最后，程序输出了优化前和优化后的成本，以及优化后的全局最优位置（Solution）。
总的来说，这段程序实现了一个基于粒子群算法的分布式电源优化调度模型，通过优化各个电源的功率输出，以降低电网的运行成本。程序考虑了光伏、风力发电、燃气轮机、柴油发电机和储能等多种电源，并考虑了电网的分时电价和负荷的变化情况。通过迭代优化，程序找到了最优的电源功率分配方案，以降低电网的运行成本。
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