【配电网优化】配电网潮流计算与经济调度模糊满意度评价【含GUI Matlab源码 2159期】

news2025/8/16 18:31:52

⛄一、配电网潮流计算与经济调度模糊满意度评价软件介绍

单击guimh.m文件打开系统主界面,如图1所示,界面友好、简单、易于操作。主界面上方有一个“开始”按钮,可以控制整个软件的执行。主界面右方有三个选项,分别为“配电网潮流计算模块”、“经济调度模糊满意度评价模块”和“退出”选项,可以方便用户进行软件操作。
在这里插入图片描述
图1
单击“开始”按钮,出现与主界面右方相同的三个选项,选择“配电网潮流计算模块”(或直接点击主界面右方的“配电网潮流计算模块”)进入下一个界面。如图2所示。
在这里插入图片描述
图2
该界面第一栏有两个选择按钮:“开始”、“绘图”。界面左边为原始数据导入区,右上部分为结果显示区,右下部分则为四个选择按钮,分别为:“执行潮流计算”、“功率分布图”、“电压分布图”和“返回”按钮,方便用户进行不同的功能操作。
单击“开始”按钮出现下拉菜单,选择“操作说明”选项,出现如图3所示的介绍。这对该模块进行了简洁明了的说明。
在这里插入图片描述
图3
在“原始数据导入区”输入原始数据,用户根据自己的电力网络进行数据输入,其中包括了:1、“电力系统基本参数”,如图4所示。
在这里插入图片描述
图4
2、B1矩阵数据。单击“导入B1矩阵数据”按钮,出现如图5所示的对话框:
在这里插入图片描述
图5
用户选择需要导入的数据,如选择cc.xls,单击打开后在B1矩阵数据区出现如图6所示的界面。
在这里插入图片描述
图6
B1矩阵解释如下:第一列数据代表支路首端的节点号,第二列代表支路末端的节点号,第三列代表支路电阻,第四列代表支路电抗,第五列代表支路对地电纳,第六列代表支路中变压器的变比,第七列的数据为0或1,若支路首端的节点位于变压器的高压侧则为1,若位于低压侧则为0。每一行则代表每一条支路。
3、B2矩阵数据。单击“导入B2矩阵数据”按钮,出现如图7所示的对话框:
在这里插入图片描述
图7
用户选择需要导入的数据,如选择dd.xls,单击打开后在B2矩阵数据区出现如图8所示的界面。
在这里插入图片描述
图8
B2矩阵解释如下:第一列数据代表该节点的发电机功率,第二列代表该节点的有功功率,第三列数据代表该节点的无功功率,第四列代表节点电压的初始值(标幺值形式),第五列代表PV节点的电压给定值(电压幅值且为标幺值形式),第六列代表节点所接无功补偿设备的容量,第七列代表节点的分类标号。每一行则代表每一个节点。
原始数据输入完毕后则可进行潮流计算。单击右下方“执行潮流计算”按钮如图,或者单击“开始”按钮选择“执行潮流计算”选项进行潮流计算。在结果显示区可以看到7项结果。如图9所示。
在这里插入图片描述
图9
单击“各节点电压标幺值”会在结果显示区出现如图10所示的结果:
在这里插入图片描述
图10
单击“节点电压幅值和相角”会在结果显示区出现如图11所示的结果:
在这里插入图片描述
图11
相应的单击其他5个选项会出现对应的结果,这里不再赘述。
另外可以观察到本次潮流计算的迭代次数,如图9所示,迭代次数为4.
该软件还可以以图形的形式直观的观察潮流计算的结果。单击主界面右下方的“功率分布图”按钮或者单击第一栏的“绘图”按钮选择“功率分布图”选项,出现如图12结果。
在这里插入图片描述
图12
功率为正代表从该节点或支路流进功率,功率为负则代表流出功率。
单击主界面右下方的“电压分布图”按钮或者单击第一栏的“绘图”按钮选择“电压分布图”选项,出现如图13结果。
在这里插入图片描述

图13
左图为各节点电压标幺值(幅值),右图则为电压相角。
单击右下方的“返回”按钮,如图,或单击“开始”按钮选择“返回”选项,则可返回系统主界面。
返回系统主界面后,单击“开始”按钮,选择“经济调度模糊满意度评价模块”(或直接点击主界面右方的“经济调度模糊满意度评价模块”)进入该模块。如图14所示。
在这里插入图片描述

图14
该界面第一栏有两个选择按钮:“开始”、“操作”。界面左边为经济调度满意度评价平台,右上部分为结果显示区,右下部分则为“返回主界面”按钮。
单击“开始”按钮出现下拉菜单,选择“操作说明”选项,出现如图15所示的介绍。这对该模块进行了简洁明了的说明。
在这里插入图片描述

图15
在“经济调度满意度评价平台”处导入原始数据。
其中包括了:1、评价集。评价集则是由各因素在不同等级下的限值组成的矩阵。单击“导入评价集”按钮或者单击“操作”按钮选择导入参数中的导入评价集选项,出现如图16所示的对话框
在这里插入图片描述

图16
用户选择需要导入的数据,如选择a.xls,单击打开后在评价集处出现如图17所示的界面。
在这里插入图片描述

图17
2、每级满意度等值分数。单击“导入每级满意度值”按钮或者单击“操作”按钮选择导入参数中的导入每级满意度分值选项,也出现如图16所示的对话框
用户选择需要导入的数据,如选择adf.xls,单击打开后在“每级满意度等值分数”处出现如图18所示的界面。
在这里插入图片描述

图18
3、因素集。因素集则是由评价对象所组成的矩阵(归一化后)。操作过程与1,2类似,这里不再赘述。选择ad.xls文件,导入数据后在因素集处出现如图19所示的界面。
在这里插入图片描述

图19
原始数据导入成功后,可以单击界面右侧结果显示区中的“满意度测评”按钮,如图或者单击“操作”按钮选择“执行”中的“满意度测评”选项,进行满意度测评。测评结果会显示在“结果显示区”内,如图20所示:
在这里插入图片描述

图20
结果中得分最高的一项则为经济调度满意度最高的一项。此外在“结果显示区”还有其他四个选项。单击“查看模糊矩阵”或者单击“操作”按钮选择“结果”中的“查看模糊矩阵”选项出现如图21所示的结果。
在这里插入图片描述

图21
同样可以查看满意度和满意度分布图,操作过程类似,不再赘述。结果分别如图22,图23所示
在这里插入图片描述

图22
在这里插入图片描述

图23
单击右下侧的“返回主界面按钮”或者单击“开始”按钮选择“返回”选项则可以返回到主界面进行其他操作。

⛄二、部分源代码

function varargout = guimh(varargin)
% GUIMH MATLAB code for guimh.fig
% GUIMH, by itself, creates a new GUIMH or raises the existing
% singleton*.
%
% H = GUIMH returns the handle to a new GUIMH or the handle to
% the existing singleton*.
%
% GUIMH(‘CALLBACK’,hObject,eventData,handles,…) calls the local
% function named CALLBACK in GUIMH.M with the given input arguments.
%
% GUIMH(‘Property’,‘Value’,…) creates a new GUIMH or raises the
% existing singleton*. Starting from the left, property value pairs are
% applied to the GUI before guimh_OpeningFcn gets called. An
% unrecognized property name or invalid value makes property application
% stop. All inputs are passed to guimh_OpeningFcn via varargin.
%
% *See GUI Options on GUIDE’s Tools menu. Choose “GUI allows only one
% instance to run (singleton)”.
%
% See also: GUIDE, GUIDATA, GUIHANDLES

% Edit the above text to modify the response to help guimh

% Last Modified by GUIDE v2.5 02-Jul-2022 16:23:55

% Begin initialization code - DO NOT EDIT
gui_Singleton = 1;
gui_State = struct(‘gui_Name’, mfilename, …
‘gui_Singleton’, gui_Singleton, …
‘gui_OpeningFcn’, @guimh_OpeningFcn, …
‘gui_OutputFcn’, @guimh_OutputFcn, …
‘gui_LayoutFcn’, [] , …
‘gui_Callback’, []);
if nargin && ischar(varargin{1})
gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1});
end

if nargout
[varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
else
gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
end
% End initialization code - DO NOT EDIT

% — Executes just before guimh is made visible.
function guimh_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin)
% This function has no output args, see OutputFcn.
% hObject handle to figure
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
% varargin command line arguments to guimh (see VARARGIN)

% Choose default command line output for guimh
handles.output = hObject;

% Update handles structure
guidata(hObject, handles);
set(gcf,‘NumberTitle’, ‘off’, ‘Name’, ‘经济调度模糊满意度评价模块’);

% UIWAIT makes guimh wait for user response (see UIRESUME)
% uiwait(handles.figure1);

% — Outputs from this function are returned to the command line.
function varargout = guimh_OutputFcn(hObject, eventdata, handles)
% varargout cell array for returning output args (see VARARGOUT);
% hObject handle to figure
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)

% Get default command line output from handles structure
varargout{1} = handles.output;

% — Executes on button press in pushbutton1.
function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to pushbutton1 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
a = cell2mat(get(handles.pjjtable,‘data’));
d = cell2mat(get(handles.ysjtable,‘data’));
ci = cell2mat(get(handles.pjftable,‘data’));
% a=v;
% d=u;
[m,n]=size(a);
[x,y]=size(d);
TheResultMoHu=[];
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
for s=1:x
for p=1:n
b§=d(s,p);
end
for i=1:n %计算每一个列的平均值
ColAverage(i)=0;
for j=1:m
ColAverage(i)=ColAverage(i)+a(j,i);
end
ColAverage(i)=ColAverage(i)/m;
end
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
ETotal = 0; %超标加权法计算权重
for j = 1: n
ETotal = ETotal + (b(j) / ColAverage(j));
end
for i = 1: n
EResult(i) = (b(i) / ColAverage(i)) / ETotal; %EResult为计算结果
end
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%使用隶属函数,做预处理对每一列进行排序
SortedMatrix=a;
for j=1:n
for i=1:m
for k=i:m
if SortedMatrix(i,j)>SortedMatrix(k,j)
tmp=SortedMatrix(i,j);
SortedMatrix(i,j)=SortedMatrix(k,j);
SortedMatrix(k,j)=tmp;
end
end
end
end

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%计算单因素隶属度

c=SortedMatrix;
for j = 1 : n
           for i = 1 : m
                for k = 1 : m
                    if a(i, j) == c(k, j)

                        if k == 1
                            if b(j) < c(k, j)
                                LSDResult(j, i) = 1;
                            end
                            if b(j) >= c(k, j) & b(j) < c(k + 1, j)
                                LSDResult(j, i) = ((c(k + 1, j) - b(j)) / (c(k + 1, j) - c(k, j)));
                            end
                            if b(j) >= c(k + 1, j)
                                LSDResult(j, i) = 0;
                            end
                        end

                        if k > 1 & k < m

                            if b(j) < c(k - 1, j)
                                LSDResult(j, i) = 0;
                            end
                            if b(j) >= c(k - 1, j) & b(j) < c(k, j)
                                LSDResult(j, i) = ((b(j) - c(k - 1, j)) / (c(k, j) - c(k - 1, j)));
                            end
                            if b(j) >= c(k, j) & b(j) < c(k + 1, j)
                                LSDResult(j, i) = ((c(k + 1, j) - b(j)) / (c(k + 1, j) - c(k, j)));
                            end
                            if b(j) >= c(k + 1, j)
                                LSDResult(j, i) = 0;
                            end
                        end
                        if k == m

                            if b(j) < c(k - 1, j)
                                LSDResult(j, i) = 0;
                            end
                            if b(j) >= c(k - 1, j) & b(j) < c(k, j)
                                LSDResult(j, i) = ((b(j) - c(k - 1, j)) / (c(k, j) - c(k - 1, j)));
                            end
                            if b(j) >= c(k, j)
                                LSDResult(j, i) = 1;
                            end
                        end
                    end
                end
           end
end

⛄三、运行结果

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]李安乐,田晶京,赵峰,高锋阳.含光伏电源的配电网潮流计算[J].电测与仪表. 2020,57(10)

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/33149.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

S32DS 调用脚本实现Post-build处理

作者&#xff1a;Stephen Du 免责声明&#xff1a; 本文为个人学习笔记及总结&#xff0c;仅代表个人观点&#xff0c;尽可能保证内容准确性。 所有文字均是自己码出来的&#xff0c;所有图片均为自己勾画&#xff08;除部分来源于原始标准&#xff09;。 复制/转发请注明来源/…

【目标检测】swin-transformer的学习

文章目录1. swin-transformer2. swin-transformer的结构1. swin-transformer 优点&#xff1a; 解决transformer在cv领域速度慢的问题保持CNN的位移不变性、尺寸不变性、感受野与尺寸的关系、分阶段降低分辨率等特点在多领域表现SOTA 缺点&#xff1a; 不具备CNN的权值共享…

常用框架技术-07 Apache Dubbo 一款高性能、轻量级的开源Java RPC框架

提示&#xff1a;文章写完后&#xff0c;目录可以自动生成&#xff0c;如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言1.软件架构的演进过程1.1 集群和分布式1.2 单体架构1.2.1 架构说明1.2.2 优点1.2.3 缺点1.3 垂直架构1.3.1 架构说明1.3.2 优点1.3.3 缺点1.4 SOA架构1.4.1 架构…

[附源码]计算机毕业设计JAVA旅游景点推荐系统

[附源码]计算机毕业设计JAVA旅游景点推荐系统 项目运行 环境配置&#xff1a; Jdk1.8 Tomcat7.0 Mysql HBuilderX&#xff08;Webstorm也行&#xff09; Eclispe&#xff08;IntelliJ IDEA,Eclispe,MyEclispe,Sts都支持&#xff09;。 项目技术&#xff1a; SSM mybati…

dolphinscheduler-数据质量-源码分析

数据质量工作流程 数据质量运行流程分为2个部分&#xff1a;在web端进行数据质量检测的流程定义&#xff0c;通过dolphinscheduer进行调度&#xff0c;提交到spark计算引擎&#xff1b;spark端负责解析数据质量模型的参数&#xff0c;通过读取数据、执行转换、输出三个步骤&am…

Java -- 每日一问:谈谈常用的分布式ID的设计方案?Snowflake是否受冬令时切换影响?

典型回答 首先&#xff0c;我们需要明确通常的分布式 ID 定义&#xff0c;基本的要求包括&#xff1a; 全局唯一&#xff0c;区别于单点系统的唯一&#xff0c;全局是要求分布式系统内唯一。 有序性&#xff0c;通常都需要保证生成的 ID 是有序递增的。例如&#xff0c;在数据…

小体积单输入单输出单电源供电光电隔离转换器0-75mV/0-5V/0-200mV/0-20mA/4-20mA

概述&#xff1a; 导轨安装DIN11 IPO OC系列模拟信号隔离放大器是一种将输入信号隔离放大、转换成按比例输出的直流信号混合集成厚模电路。产品广泛应用在电力、远程监控、仪器仪表、医疗设备、工业自控等需要直流信号隔离测控的行业。此系列产品内部采用了线性光电隔离技术相…

Unity | 以附加模式加载场景,实现多场景叠加及注意事项

1 多场景叠加 Unity 允许多场景叠加&#xff0c;这种叠加包括编辑模式及运行模式 新建两个简单的场景&#xff0c;SampleScene 和 AdditiveScene&#xff0c;设置不同的天空盒及平行光源颜色 SampleScene AdditiveScene 2 编辑模式 2.1 添加场景 在编辑器中的场景资源右键选…

vue draggable怎么用?怎么写一个拖拽的看板?

项目中需要像看板一样的可以拖动的任务队列 如果自己要手写的话会很麻烦&#xff0c;大佬当我没说。市面上目前有很多成熟的组件&#xff0c;本次介绍的这个就是一个轻量级的应用。 sortable.js中文文档 - itxst.com 常规的vue文件使用&#xff0c;可以参考上面的网站。 本次…

C语言习题练习10--指针

1.代码结果 #include <stdio.h> int main() {int arr[] {1,2,3,4,5};short *p (short*)arr;int i 0;for(i0; i<4; i){*(pi) 0;}for(i0; i<5; i){printf("%d ", arr[i]);}return 0; } 正常&#xff1a;0001--00 02--00 03--00 04--00 05 数组内部是倒…

[附源码]java毕业设计医院管理系统

项目运行 环境配置&#xff1a; Jdk1.8 Tomcat7.0 Mysql HBuilderX&#xff08;Webstorm也行&#xff09; Eclispe&#xff08;IntelliJ IDEA,Eclispe,MyEclispe,Sts都支持&#xff09;。 项目技术&#xff1a; SSM mybatis Maven Vue 等等组成&#xff0c;B/S模式 M…

【转】数据库索引详细介绍

原文链接&#xff1a;https://blog.csdn.net/weixin_41948075/article/details/100009848 索引的定义 索引相当于一本书的目录&#xff0c;通过目录我们可以迅速定位书中要找的内容。MySQL中的索引也是一样&#xff0c;它是一种帮助MySQL高效获取数据的数据结构&#xff08;树…

Docker中php安装redis扩展

第一步&#xff1a;下载redis扩展压缩包 点击下载redis-5.3.7 &#xff0c;其他版本请访问&#xff1a;https://pecl.php.net/package/redis 第二步&#xff1a;加压压缩包 linux下解压&#xff1a;tar -zxvf redis-5.3.4.tgz windows下解压&#xff1a;自己学习 第三步&#…

暴雪网易事件大讨论:Web3游戏未来发展趋势

最近很多小伙伴们询问进群方式&#xff0c;希望能和NFT玩家&#xff0c;链游行家和数字艺术家们交流和学习&#xff0c;直接戳我【ID:cdf0822】就好&#xff01;文末也有联系方式&#x1f618; 11月17日下午&#xff0c;暴雪中国官方直接绕过现任代理商网易直接发布公告称&…

学生HTML个人网页作业作品 使用HTML+CSS+JavaScript个人介绍博客网站 web前端课程设计 web前端课程设计代码 web课程设计

&#x1f389;精彩专栏推荐&#x1f447;&#x1f3fb;&#x1f447;&#x1f3fb;&#x1f447;&#x1f3fb; ✍️ 作者简介: 一个热爱把逻辑思维转变为代码的技术博主 &#x1f482; 作者主页: 【主页——&#x1f680;获取更多优质源码】 &#x1f393; web前端期末大作业…

【考研数学】概率论与数理统计

这个知识点比较零碎。 文章目录1. 基础知识&#xff1a;连续型总体的最大似然估计法2. 解题技巧&#xff1a;随机变量函数的分布3. 解题技巧&#xff1a;几何数列求和4. 基础知识&#xff1a;切比雪夫不等式5. 基础知识&#xff1a;卡方分布&#xff0c;t分布&#xff0c;F分布…

如何深刻理解RPA?相关知识点看这里!

最近RPA大热&#xff0c;但对于RPA的理解大家都是模模糊糊的&#xff0c;那如何深刻理解呢&#xff1f;需要了解哪些知识点呢&#xff1f;这里我们简单来看看吧&#xff01; 一、RPA定义 RPA简单来说就是借助一些能够自动执行的脚本&#xff0c;以软件自动化方式实现一系列原来…

昔年邢台稻田不下万顷 国稻种芯·中国水稻节:河北谷子收获

昔年邢台稻田不下万顷 国稻种芯中国水稻节&#xff1a;河北谷子收获 新华社记者 骆学峰 摄 河北新闻网讯&#xff08;河北日报记者邢云 通讯员王聚芬&#xff09; 新闻中国采编网 中国新闻采编网 谋定研究中国智库网 中国农民丰收节国际贸易促进会 国稻种芯中国水稻节 中国三…

限制用户上传文件类型

在上传文件时&#xff0c;在表单元素中设置accept属性&#xff0c;这个属性只能与<input type"file">一起使用才生效。 accept的属性值是MIME值&#xff0c;MIME值对应的文件类型可以看这个链接 菜鸟编程-MIME类型l 例如&#xff0c;我只想要用户上传的文件是p…

【雷达干扰】基于matlab速度聚类欺骗式干扰仿真

✅作者简介&#xff1a;热爱科研的Matlab仿真开发者&#xff0c;修心和技术同步精进&#xff0c;matlab项目合作可私信。 &#x1f34e;个人主页&#xff1a;Matlab科研工作室 &#x1f34a;个人信条&#xff1a;格物致知。 更多Matlab仿真内容点击&#x1f447; 智能优化算法 …