【EI复现】考虑网络动态重构的分布式电源选址定容优化方法(Matlab代码实现)

news2026/4/8 12:28:40
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势博客内容尽量做到思维缜密逻辑清晰为了方便读者。⛳️座右铭行百里者半于九十。本文目录如下1 概述复现论文本文提出了一种主动配电网中考虑网络动态重 构的分布式电源优化配置方法。首先提出了带环配电网中通用 于 网 络 动 态 重 构 过 程 的Distflow 潮 流模型并基于此建立了考虑网络动态重构的 RDG选址定容优化模型。其次通过线性化和松弛方法建立了优化模型的二阶锥形式最后应用在IEEE标准算例上。通过本文的研究可以得到以下结论。考虑网 络 动 态 重 构 时配 电 网 对 RDG的 消纳能力会得到 明 显 提 升RDG最 优 接 入 容 量、投 资周期内的经济收益也会相应提高。在不考虑重构、低重构频率、高重构频率等不同案例设置下由 于 联 络 线 位 置 的 影 响RDG的 最优选址结果可能不同。因此在接入 RDG时还需要考虑配电网实际的馈线自动化水平以及配电网保护系统对 RDG功率倒送、网络动态重构的限制。本文提出的分布式电源选址定容方法考虑了网络拓扑结构的变化因此对于长时间尺度内考虑新增空间负荷和新建支路的场景仍然有较高的适用性。大规 模 RDG接 入 的 实 际 配 电 网如 安 徽 金寨县域电网已经面临消纳能力不足的问题。本文提出的考虑网络动态重构的 RDG选址定容优化方法从网络拓扑自动化的角度为配电网应对大规模RDG接入带来的挑战提供了思路对配电网馈线自动化改造和网络扩展规划同样具有参考意义。一、研究背景与意义随着全球能源结构的转型和可持续发展理念的深入人心分布式电源Distributed Generation, DG在配电网中的地位日益凸显。分布式电源以其清洁环保、发电成本小以及供电方式灵活等优点成为缓解传统大电网供电压力、提高电力系统稳定性的重要手段。然而分布式电源的接入对配电网的线路潮流、网络损耗、节点电压和可靠性等方面带来显著影响且不同类型的分布式电源并网运行时具有不同的出力特性。因此如何合理地确定分布式电源的并网位置和容量以及如何协调控制它们的运行出力使配电网可靠经济地运行成为亟待解决的问题。网络动态重构作为配电网主动管理的一种重要策略通过改变网络中开关的组合状态实现系统在某些目标上的综合最优运行状态。将网络动态重构引入分布式电源的选址定容优化中可以进一步提升配电网对分布式电源的消纳能力同时提高分布式电源投资周期内的总体经济效益。二、研究目标与方法研究目标提出一种考虑网络动态重构的分布式电源选址定容优化方法。提高配电网对分布式电源的消纳能力。提升分布式电源投资周期内的总体经济效益。研究方法建立拓展DistFlow潮流模型针对闭环设计的配电网结构提出计及联络线和分段开关状态的拓展DistFlow潮流模型。该模型能够准确描述网络动态重构过程中的潮流分布为分布式电源选址定容优化提供基础。构建优化模型基于拓展DistFlow潮流模型建立考虑网络动态重构的分布式电源选址定容优化模型。该模型以投资周期经济收益最高为目标综合考虑分布式电源的投资成本、运行维护成本、配电网购电成本以及网络重构成本。模型线性化与松弛处理引入“虚拟支路电压”的概念对模型进行线性化处理提出基于“有功流”的辐射形拓扑线性约束方法。同时配合电流、电压变量替换和二阶锥松弛建立统一优化模型的二阶锥形式。解决松弛不紧致问题采用添加辅助电压约束的方法解决对含电压上限约束时二阶锥模型松弛不紧致的问题。通过定义辅助变量并约束其取值上限保证二阶锥松弛的紧致性从而提高求解结果的物理意义。算法实现与验证利用Matlab等编程工具实现上述优化模型并在IEEE标准算例上进行测试。通过对比不同案例设置下的优化结果验证所提方法的有效性和优越性。三、关键技术与创新点拓展DistFlow潮流模型首次将联络线和分段开关状态引入DistFlow潮流模型使其能够准确描述网络动态重构过程中的潮流分布。二阶锥规划模型通过线性化和松弛处理将复杂的非线性优化问题转化为二阶锥规划问题提高了求解效率。辅助电压约束方法提出添加辅助电压约束的方法解决了二阶锥模型松弛不紧致的问题保证了求解结果的物理意义。考虑经济性与技术性的综合优化在优化模型中综合考虑了分布式电源的投资成本、运行维护成本、配电网购电成本以及网络重构成本实现了经济性与技术性的综合优化。四、实验结果与分析在IEEE标准算例上进行测试结果表明消纳能力提升考虑网络动态重构时配电网对分布式电源的消纳能力得到明显提升。与不考虑重构的情况相比最优接入容量显著增加。经济效益提高分布式电源投资周期内的经济收益也相应提高。由于网络动态重构能够平衡负荷、改善电压分布从而降低了配电网的运行成本。选址结果差异在不考虑重构、低重构频率、高重构频率等不同案例设置下由于联络线位置的影响分布式电源的最优选址结果可能不同。因此在接入分布式电源时还需要考虑配电网实际的馈线自动化水平以及配电网保护系统对分布式电源功率倒送、网络动态重构的限制。五、结论与展望研究结论本文提出的考虑网络动态重构的分布式电源选址定容优化方法能够有效提高配电网对分布式电源的消纳能力同时提升分布式电源投资周期内的总体经济效益。通过拓展DistFlow潮流模型、构建二阶锥规划模型以及添加辅助电压约束等方法解决了复杂非线性优化问题的求解难题。实验结果验证了所提方法的有效性和优越性为配电网规划中分布式电源的选址定容提供了科学依据。研究展望未来可以进一步考虑分布式电源和电动汽车等相关性的影响构建更加复杂的优化模型。可以研究多时间尺度下的网络动态重构策略以适应分布式电源出力的不确定性。可以探索与其他智能算法如遗传算法、蚁群算法等的融合以提高优化算法的搜索效率和全局最优性。2 运行结果3参考文献文章中一些内容引自网络会注明出处或引用为参考文献难免有未尽之处如有不妥请随时联系删除。[1]朱俊澎,顾伟,张韩旦,等.考虑网络动态重构的分布式电源选址定容优化方法[J].电力系统自动化,2018,42(05):111-119.4 Matlab代码实现

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2495989.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

SpringBoot-17-MyBatis动态SQL标签之常用标签

文章目录 1 代码1.1 实体User.java1.2 接口UserMapper.java1.3 映射UserMapper.xml1.3.1 标签if1.3.2 标签if和where1.3.3 标签choose和when和otherwise1.4 UserController.java2 常用动态SQL标签2.1 标签set2.1.1 UserMapper.java2.1.2 UserMapper.xml2.1.3 UserController.ja…

wordpress后台更新后 前端没变化的解决方法

使用siteground主机的wordpress网站,会出现更新了网站内容和修改了php模板文件、js文件、css文件、图片文件后,网站没有变化的情况。 不熟悉siteground主机的新手,遇到这个问题,就很抓狂,明明是哪都没操作错误&#x…

网络编程(Modbus进阶)

思维导图 Modbus RTU(先学一点理论) 概念 Modbus RTU 是工业自动化领域 最广泛应用的串行通信协议,由 Modicon 公司(现施耐德电气)于 1979 年推出。它以 高效率、强健性、易实现的特点成为工业控制系统的通信标准。 包…

UE5 学习系列(二)用户操作界面及介绍

这篇博客是 UE5 学习系列博客的第二篇,在第一篇的基础上展开这篇内容。博客参考的 B 站视频资料和第一篇的链接如下: 【Note】:如果你已经完成安装等操作,可以只执行第一篇博客中 2. 新建一个空白游戏项目 章节操作,重…

IDEA运行Tomcat出现乱码问题解决汇总

最近正值期末周,有很多同学在写期末Java web作业时,运行tomcat出现乱码问题,经过多次解决与研究,我做了如下整理: 原因: IDEA本身编码与tomcat的编码与Windows编码不同导致,Windows 系统控制台…

利用最小二乘法找圆心和半径

#include <iostream> #include <vector> #include <cmath> #include <Eigen/Dense> // 需安装Eigen库用于矩阵运算 // 定义点结构 struct Point { double x, y; Point(double x_, double y_) : x(x_), y(y_) {} }; // 最小二乘法求圆心和半径 …

使用docker在3台服务器上搭建基于redis 6.x的一主两从三台均是哨兵模式

一、环境及版本说明 如果服务器已经安装了docker,则忽略此步骤,如果没有安装,则可以按照一下方式安装: 1. 在线安装(有互联网环境): 请看我这篇文章 传送阵>> 点我查看 2. 离线安装(内网环境):请看我这篇文章 传送阵>> 点我查看 说明&#xff1a;假设每台服务器已…

XML Group端口详解

在XML数据映射过程中&#xff0c;经常需要对数据进行分组聚合操作。例如&#xff0c;当处理包含多个物料明细的XML文件时&#xff0c;可能需要将相同物料号的明细归为一组&#xff0c;或对相同物料号的数量进行求和计算。传统实现方式通常需要编写脚本代码&#xff0c;增加了开…

LBE-LEX系列工业语音播放器|预警播报器|喇叭蜂鸣器的上位机配置操作说明

LBE-LEX系列工业语音播放器|预警播报器|喇叭蜂鸣器专为工业环境精心打造&#xff0c;完美适配AGV和无人叉车。同时&#xff0c;集成以太网与语音合成技术&#xff0c;为各类高级系统&#xff08;如MES、调度系统、库位管理、立库等&#xff09;提供高效便捷的语音交互体验。 L…

(LeetCode 每日一题) 3442. 奇偶频次间的最大差值 I (哈希、字符串)

题目&#xff1a;3442. 奇偶频次间的最大差值 I 思路 &#xff1a;哈希&#xff0c;时间复杂度0(n)。 用哈希表来记录每个字符串中字符的分布情况&#xff0c;哈希表这里用数组即可实现。 C版本&#xff1a; class Solution { public:int maxDifference(string s) {int a[26]…

【大模型RAG】拍照搜题技术架构速览:三层管道、两级检索、兜底大模型

摘要 拍照搜题系统采用“三层管道&#xff08;多模态 OCR → 语义检索 → 答案渲染&#xff09;、两级检索&#xff08;倒排 BM25 向量 HNSW&#xff09;并以大语言模型兜底”的整体框架&#xff1a; 多模态 OCR 层 将题目图片经过超分、去噪、倾斜校正后&#xff0c;分别用…

【Axure高保真原型】引导弹窗

今天和大家中分享引导弹窗的原型模板&#xff0c;载入页面后&#xff0c;会显示引导弹窗&#xff0c;适用于引导用户使用页面&#xff0c;点击完成后&#xff0c;会显示下一个引导弹窗&#xff0c;直至最后一个引导弹窗完成后进入首页。具体效果可以点击下方视频观看或打开下方…

接口测试中缓存处理策略

在接口测试中&#xff0c;缓存处理策略是一个关键环节&#xff0c;直接影响测试结果的准确性和可靠性。合理的缓存处理策略能够确保测试环境的一致性&#xff0c;避免因缓存数据导致的测试偏差。以下是接口测试中常见的缓存处理策略及其详细说明&#xff1a; 一、缓存处理的核…

龙虎榜——20250610

上证指数放量收阴线&#xff0c;个股多数下跌&#xff0c;盘中受消息影响大幅波动。 深证指数放量收阴线形成顶分型&#xff0c;指数短线有调整的需求&#xff0c;大概需要一两天。 2025年6月10日龙虎榜行业方向分析 1. 金融科技 代表标的&#xff1a;御银股份、雄帝科技 驱动…

观成科技:隐蔽隧道工具Ligolo-ng加密流量分析

1.工具介绍 Ligolo-ng是一款由go编写的高效隧道工具&#xff0c;该工具基于TUN接口实现其功能&#xff0c;利用反向TCP/TLS连接建立一条隐蔽的通信信道&#xff0c;支持使用Let’s Encrypt自动生成证书。Ligolo-ng的通信隐蔽性体现在其支持多种连接方式&#xff0c;适应复杂网…

铭豹扩展坞 USB转网口 突然无法识别解决方法

当 USB 转网口扩展坞在一台笔记本上无法识别,但在其他电脑上正常工作时,问题通常出在笔记本自身或其与扩展坞的兼容性上。以下是系统化的定位思路和排查步骤,帮助你快速找到故障原因: 背景: 一个M-pard(铭豹)扩展坞的网卡突然无法识别了,扩展出来的三个USB接口正常。…

未来机器人的大脑:如何用神经网络模拟器实现更智能的决策?

编辑&#xff1a;陈萍萍的公主一点人工一点智能 未来机器人的大脑&#xff1a;如何用神经网络模拟器实现更智能的决策&#xff1f;RWM通过双自回归机制有效解决了复合误差、部分可观测性和随机动力学等关键挑战&#xff0c;在不依赖领域特定归纳偏见的条件下实现了卓越的预测准…

Linux应用开发之网络套接字编程(实例篇)

服务端与客户端单连接 服务端代码 #include <sys/socket.h> #include <sys/types.h> #include <netinet/in.h> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <arpa/inet.h> #include <pthread.h> …

华为云AI开发平台ModelArts

华为云ModelArts&#xff1a;重塑AI开发流程的“智能引擎”与“创新加速器”&#xff01; 在人工智能浪潮席卷全球的2025年&#xff0c;企业拥抱AI的意愿空前高涨&#xff0c;但技术门槛高、流程复杂、资源投入巨大的现实&#xff0c;却让许多创新构想止步于实验室。数据科学家…

深度学习在微纳光子学中的应用

深度学习在微纳光子学中的主要应用方向 深度学习与微纳光子学的结合主要集中在以下几个方向&#xff1a; 逆向设计 通过神经网络快速预测微纳结构的光学响应&#xff0c;替代传统耗时的数值模拟方法。例如设计超表面、光子晶体等结构。 特征提取与优化 从复杂的光学数据中自…