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分布式电源优化配置的二阶锥编程方法:基于MATLAB和YALMIP,使用CPLEX或GUROBI求解器

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简介:
本文提出了一种利用二阶锥规划技术进行分布式电源优化配置的方法,并通过MATLAB结合YALMIP工具箱以及CPLEX/GUROBI求解器实现该模型的有效计算。 分布式电源优化配置采用二阶锥编程方法:使用MATLAB结合YALMIP进行编程,并利用CPLEX或GUROBI作为求解器来解决相关问题。此研究主要考虑配电网中的二阶锥模型,其中运行主体包括光伏、微燃机以及负荷。创新点在于引入了敏感负荷及加权电压支撑能力指标的考量,在约束条件方面,则包含了潮流约束、电压电流限制、分布式电源容量上限、微燃机出力范围和光伏功率因数要求等多方面的内容。 目标函数以年化社会总成本最低为优化方向,全面涵盖了与分布式电源相关的各类费用及开支。具体包括:每年的分布式电源投资建设费;每年的运行维护支出;燃料消耗带来的年度开销;碳排放所导致的成本以及系统网损产生的费用。此外,代码开始时通过`clc`和`clear all`命令来清除MATLAB环境中的所有变量与数据,并定义了四个负荷数据数组(分别代表不同季节的数据),用于后续的计算需求。接着设置了若干关键参数如节点数量、线路数目及时间段等信息以支持模型构建。 这段描述介绍了电力系统分析程序的主要功能和工作流程,特别是关于负载流分析的部分内容。该代码主要用于求解各节点电压与功率的相关数据,并通过一系列预设变量来实现特定的计算目的。

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客服
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  • MATLABYALMIP使CPLEXGUROBI
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    本文提出了一种利用二阶锥规划技术进行分布式电源优化配置的方法,并通过MATLAB结合YALMIP工具箱以及CPLEX/GUROBI求解器实现该模型的有效计算。 分布式电源优化配置采用二阶锥编程方法:使用MATLAB结合YALMIP进行编程,并利用CPLEX或GUROBI作为求解器来解决相关问题。此研究主要考虑配电网中的二阶锥模型,其中运行主体包括光伏、微燃机以及负荷。创新点在于引入了敏感负荷及加权电压支撑能力指标的考量,在约束条件方面,则包含了潮流约束、电压电流限制、分布式电源容量上限、微燃机出力范围和光伏功率因数要求等多方面的内容。 目标函数以年化社会总成本最低为优化方向,全面涵盖了与分布式电源相关的各类费用及开支。具体包括:每年的分布式电源投资建设费;每年的运行维护支出;燃料消耗带来的年度开销;碳排放所导致的成本以及系统网损产生的费用。此外,代码开始时通过`clc`和`clear all`命令来清除MATLAB环境中的所有变量与数据,并定义了四个负荷数据数组(分别代表不同季节的数据),用于后续的计算需求。接着设置了若干关键参数如节点数量、线路数目及时间段等信息以支持模型构建。 这段描述介绍了电力系统分析程序的主要功能和工作流程,特别是关于负载流分析的部分内容。该代码主要用于求解各节点电压与功率的相关数据,并通过一系列预设变量来实现特定的计算目的。
  • MATLAB+YALMIPCPLEX/GUROBI实现与应
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    本文提出了一种基于二阶锥规划的算法来优化分布式电源配置,并通过MATLAB结合YALMIP和商业求解器CPLEX/GUROBI实现了该方法,旨在提高电力系统的效率和稳定性。 分布式电源优化配置采用二阶锥编程方法:使用MATLAB与YALMIP进行编程,并利用CPLEX或GUROBI作为求解器。该研究基于配电网的二阶锥模型,运行主体包括光伏、微燃机及负荷,在创新方面考虑了敏感负荷和加权电压支撑能力指标。约束条件涵盖了潮流限制、电压电流限制、分布式电源容量限制、微燃机出力限制以及光伏功率因数限制等多方面的内容。 以年化社会总成本最低为目标函数,该方法全面考量与分布式电源相关的各项费用,具体包括:每年的分布式电源投资建设成本;每年的运行维护费;燃料消耗产生的年度费用;碳排放导致的成本支出;系统网损带来的经济负担。最终方案旨在确保系统的高效可靠运行。
  • MATLABYALMIP动汽车充研究——CplexGurobi实例
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    本文利用MATLAB及YALMIP工具箱,结合Cplex与Gurobi求解器,探讨了在不同场景下电动汽车充电站的最优配置策略。通过具体案例展示了如何运用数学优化技术解决实际问题,为城市交通电气化提供技术支持和理论依据。 采用MATLAB结合YALMIP编程,并使用CPLEX或GUROBI作为求解器,研究了电动汽车充电站的优化配置方法。以一个实际包含31个节点的系统为例,考虑三种典型的电动汽车充电桩类型,目标是使年化社会总成本最小化。具体来说,这包括电动汽车充电站的投资建设成本、配电系统的增容成本、每年的运行维护费用以及网损费用等各项年度开支。程序经过测试证明其可靠性和有效性。
  • 碳交易制氢综合能系统热研究(附MATLAB-YALMIP-CPLEX/GUROBI代码)
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    本研究探讨了结合阶梯式碳交易机制与电制氢技术的综合能源系统的热电协同优化策略,并提供了基于MATLAB、YALMIP及CPLEX/GUROBI工具包的应用代码,为实现低碳高效运行提供技术支持。 程序名称:考虑阶梯式碳交易机制与电制氢的综合能源系统热电优化实现平台:matlab-yalmip-cplex/gurobi 具体细节可参考电力自动化设备论文《考虑阶梯式碳交易机制与电制氢的综合能源系统热电优化》,或查阅我的博客。
  • MATLABYALMIP力系统调度荷不确定性序(兼容CPLEXGUROBI)内容
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    本项目运用MATLAB结合YALMIP工具箱,开发了电力系统调度模型,特别针对电源和负荷的不确定性进行优化。支持使用CPLEX或GUROBI作为求解引擎,以提高计算效率和解决方案质量。 本项目使用MATLAB结合YALMIP工具箱(支持CPLEX或GUROBI求解器)开发了一套电力系统调度程序。该程序旨在处理含有风电的低碳调度问题,考虑了电源侧与负荷侧的不确定性,并引入模糊机会约束。程序涵盖了储能、风光发电、火电机组和水电机组等多种能源类型,解决了目标函数中包含分类特征及非线性约束的问题,并将其转化为线性形式。同时,该程序还充分考虑了机组启停时间等复杂条件。 在成本计算方面,本项目的目标函数不仅包括运行成本,还包括弃风、弃光的成本以及碳排放产生的费用。整个项目的代码结构清晰模块化且注释详尽,便于学习和理解相关技术细节。
  • MATLAB-YALMIP-CPLEX/GUROBI代码热冷综合能系统调度
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    本研究利用MATLAB结合YALMIP和CPLEX/GUROBI工具箱,开发了针对电、热、冷综合能源系统的优化调度算法与代码,旨在提升能源使用效率和经济效益。 电热冷综合能源优化调度基础模型涵盖了风电、光电、电网交互、燃气轮机、余热锅炉、燃气锅炉、吸收式制冷剂、电制冷机以及储电系统和储热系统,目标是通过最小化总运行成本来求解。 电热冷综合能源系统,又称三联供(Tri-generation)系统,是一种高效利用电力、热能及冷能的新型能源体系。它结合了多种能源转换技术如燃烧发电、热力发电和吸收式制冷等,实现了多用途能量的有效整合与应用。相比传统能源系统中的低效利用率问题,电热冷综合供能方案通过联合供应的方式显著提升了整体的能量利用效率。 此系统的构成通常包括发电机组、废热回收装置及各类制冷设备等关键部分。在这一框架内,电力可由发电机组产生并用于满足建筑或工业生产对电的需求;同时,在发电过程中产生的余热亦可通过专门的回收机制加以再利用于供暖或者供热水等领域。此外,该系统还能通过相应的制冷设施将这些废热转化为冷能供应给空调装置或其他需要冷却的应用场景。 综上所述,这种综合能源体系的优势在于能够提高能量的整体利用率、减少能耗和对传统燃料的需求,并且有助于降低二氧化碳等温室气体的排放量,从而促进环境保护与节能目标。因此,在工业制造、商业服务以及民用住宅等多个领域中展现出了广阔的发展潜力及应用前景。
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    本研究运用MATLAB结合Yalmip及Cplex工具,旨在优化购售电策略与储能电池管理,实现电力系统的高效运行和成本最小化。 电网购售电结合储能电池优化求解一天中的利润可以通过Yalmip和Cplex进行编程实现,适合初学者学习使用。程序注释清晰易懂。
  • 网两段鲁棒经济调度(含MATLAB-YALMIP-CPLEX/GUROBI实现及答疑)
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    本课程讲解微电网两阶段鲁棒经济调度优化方法,并提供MATLAB-YALMIP结合CPLEX/GUROBI的详细实现教程,附带答疑支持。 微电网两阶段鲁棒优化经济调度方法(完美复现)matlab-yalmip-cplex_gurobi答疑版本,详情请微信扫码查看。 去掉联系方式后简化为: 微电网两阶段鲁棒优化经济调度方法的Matlab-YALMIP-CPLEX/GUROBI实现及答疑版。
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    本研究提出了一种基于场景分析的随机优化方法,用于解决多区域综合能源系统的调度问题,并采用MATLAB结合YALMIP和CPLEX/GUROBI工具进行求解。 基于场景的多区域综合能源优化调度(随机优化)的MATLAB-YALMIP-CPLEX/GUROBI代码分享。详情请通过微信扫码查看。