Advertisement

基于MISOCP的配电网重构MATLAB代码

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本作品提供了一套基于混合整数二阶锥规划(MISOCP)算法实现配电网重构的MATLAB代码,旨在优化配电网络结构和运行效率。 配电网重构是指在满足基本运行约束的条件下,通过调整配电网络中的开关状态来优化一个或多个性能指标。这种操作可以在不增加设备投资的前提下提高系统的效率和性能,并带来经济效益。解决这一问题的方法包括数学规划方法(如分支定界法、0-1整数规划以及单纯形法)、启发式算法(例如最优流算法与开关交换策略)及智能优化技术(比如模拟退火、遗传算法、蚁群算法、粒子群算法和禁忌搜索等)。本段落档详细介绍了如何运用混合整数二阶锥编程模型来解决配电网重构问题,并提供了完整的MATLAB代码。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • MISOCPMATLAB
    优质
    本作品提供了一套基于混合整数二阶锥规划(MISOCP)算法实现配电网重构的MATLAB代码,旨在优化配电网络结构和运行效率。 配电网重构是指在满足基本运行约束的条件下,通过调整配电网络中的开关状态来优化一个或多个性能指标。这种操作可以在不增加设备投资的前提下提高系统的效率和性能,并带来经济效益。解决这一问题的方法包括数学规划方法(如分支定界法、0-1整数规划以及单纯形法)、启发式算法(例如最优流算法与开关交换策略)及智能优化技术(比如模拟退火、遗传算法、蚁群算法、粒子群算法和禁忌搜索等)。本段落档详细介绍了如何运用混合整数二阶锥编程模型来解决配电网重构问题,并提供了完整的MATLAB代码。
  • 开源分享(23): MISOCP主动最优潮流MATLAB
    优质
    本资源提供基于MISOCP方法实现的主动配电网最优潮流算法的MATLAB代码,旨在促进电力系统优化领域的研究与开发。 主动配电网技术的发展已经成为必然趋势。如何协调该网络中的各种元件进行协同优化运行,并确保可再生能源得到充分利用,是当前亟待解决的问题。本段落针对分布式电源、储能系统、电动汽车及无功补偿装置等关键组成部分,分析它们的出力特性和调节潜力,建立数学模型,在保障配电网安全稳定的基础上尽量降低运营成本,构建多时间尺度下的优化调度模型。在实施优化调度的过程中,该方案力求实现经济效益最大化的同时最大限度地消纳分布式电源产生的电力,并努力缩小潮流分布中的峰谷差值,从而促进“源”、“荷”、“储”的全面协同优化运行。
  • MATLAB
    优质
    本项目提供了一套基于MATLAB的配电网络重构代码,旨在优化配电网结构以降低损耗、提高供电可靠性。适用于电力系统研究与工程应用。 对于初学者来说,编写用于配电网络重构的MATLAB代码是有帮助的。
  • 启发式算法(附MATLAB
    优质
    本研究提出了一种基于启发式算法优化配电网结构的方法,并提供了详细的MATLAB实现代码。通过重构提高配电系统的可靠性和经济性。 本段落提出了一种两阶段的启发式计算方法,在最小计算时间内重新配置径向分布网络。初始阶段所有交换机都是关闭状态,并采用一种顺序开关开启策略以接近最优的径向配置为目标。在后续阶段,从径向网络中选择一对交换机来切换其开/关状态,通过利用总线注入分支电流矩阵模型,选取这对交换机使得每次操作后能减少配电网的功率损耗。该方法已在33、69、84、136和417节点配电网上进行了测试,并表明在显著缩短运行时间的情况下可以实现径向配电网的最佳配置。
  • MATLAB程序
    优质
    本程序利用MATLAB开发,旨在优化配电网络结构,通过减少损耗和改善供电质量,实现高效、经济的电力分配。 适用于配电网重构的一个很好的程序,希望能对需要的人有所帮助。
  • MATLABIEEE33节点算法实现
    优质
    本段代码利用MATLAB语言实现了针对IEEE 33节点配电系统的网络重构算法。旨在优化系统运行成本和提高供电可靠性。 电气配电网重构(IEEE33节点算例代码MATLAB编写)
  • MATLAB含分布式发IEEE33节点
    优质
    本代码基于MATLAB开发,旨在实现含分布式发电的IEEE 33节点配电系统的网络重构。通过优化算法降低系统损耗并提高供电可靠性。 配电网重构(IEEE33节点加DG 代码 matlab 编写)
  • 】利用蚁群算法进行并附带MATLAB
    优质
    本项目介绍如何运用蚁群优化算法对配电网进行高效重构,并提供详细的MATLAB实现代码,以降低网络损耗和提高供电可靠性。 配电网重构是电力系统优化的一个重要方面,旨在通过调整开关状态来改进网络结构,在保证供电可靠性和服务质量的同时降低运行成本并提高能源效率。蚁群算法(Ant Colony Optimization, ACO)因其全局寻优能力和并行处理特性而被广泛应用于此类问题中。 该算法模拟了自然界蚂蚁寻找食物时的信息素沉积和路径选择过程,可以用于配电网重构中的开关状态优化。MATLAB以其强大的数值计算与数据可视化功能成为实现这一算法的理想平台。 本项目涉及以下关键文件: 1. **PowerFlowCalc.m**:此函数负责计算不同开关状态下配电网络的潮流分布情况,包括电压、电流和功率等重要参数。 2. **RunLength.m**:可能用于分析重构后电网运行状态的时间长度或性能指标,有助于评估重构效果及稳定性。 3. **InputData.m**:包含配电网拓扑结构信息、初始开关位置、负荷数据以及发电机详情的输入文件。准确的数据输入是整个过程的第一步且极为关键。 4. **Restore_ACO.m**:主要实现蚁群算法的部分,定义搜索空间、初始化参数设置及迭代规则,并根据信息素浓度和启发式信息更新选择策略以逼近最优解。 5. **ObjectFun.m**:包含评价重构效果的指标函数,如降低线损、改善电压质量和增强可靠性等。目标是通过优化这些指标来寻找最佳网络配置方案。 对于本科或硕士阶段的学生而言,本项目能够帮助他们深入了解配电网重构原理,并掌握蚁群算法在处理复杂优化问题中的应用方法。同时,借助MATLAB代码实现还能提升编程能力和解决问题的技巧,为将来的研究与工程实践奠定坚实的基础。如果在使用过程中遇到任何运行上的困难,则建议参考相关文档或直接联系作者以确保程序顺利执行。
  • 】利用粒子群算法求解问题MATLAB.md
    优质
    本文档提供了一种基于粒子群优化算法解决配电网重构问题的MATLAB实现方案,旨在提高电力系统的经济性和稳定性。 【配电网重构】基于粒子群求解配电网重构模型的MATLAB源码 该文档介绍了如何使用粒子群优化算法来解决配电网重构问题,并提供了相应的MATLAB代码实现。通过这种方法,可以有效提高配电系统的运行效率与稳定性。文中详细解释了算法原理、应用步骤及具体操作方法等内容。