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🔥 内容介绍

该MATLAB原始文件支持一项详细的研究，旨在增强电压稳定性并优化静态VAR补偿器（SVC）在电力系统中的放置。该实现使用了混合优化算法，该算法结合了粒子群优化（PSO）和人造蜜蜂菌落（ABC）技术，以确定SVC在标准IEEE 14-BUS和30-BUS系统中的最佳位置。

这种方法的核心是修改后的崩溃预测指数（MCPI）的开发和应用，这是一种新型的电压稳定性指数，它克服了传统指数的局限性，例如快速电压稳定性指数（FVSI），线路稳定性指数（LMN）和线稳定性因子（LQP）。与这些指数通常忽略了主动能力的影响并仅依靠反应性组件，MCPI通过将FVSI的强度和新颖的崩溃预测指数（NCPI）组合到通过开关功能来整合主动和反应性功率参数。这种双参数方法显着提高了电压塌陷预测的准确性，尤其是在高负载或应急情况下。

MATLAB文件执行多目标优化例程，其中MCPI用作主要目标函数。此外，该算法可最大程度地减少主动功率损耗，电压偏差和总SVC安装成本。每个目标的相对重要性是使用分析层次结构过程（AHP）确定的，从而允许基于系统操作员的偏好和现实需求进行灵活的优先级。

这项工作的一个关键特征是将新型恢复时间估计方法整合在一起，以评估每个优化解决方案的经济可行性。该工具评估了SVC安装的投资回报率（ROI），并有助于确定系统是否改善了成本合理。结果揭示了显着的运营和经济利益：最佳SVC放置可为反应性发电节省多达46％的节省，而反应性损失降低了7％以上。在最佳情况下，ROI在不到1。5年的时间内就可以实现。

该文件中采用的混合ABC-PSO算法是为快速收敛而设计的，仅在10到40次迭代中获得了最佳结果。它显示了IEEE 14总线系统的100％成功率，并且每次迭代的平均计算时间仅为0.041秒，表现优于其他五种基准优化技术。

总之，此MATLAB RAW文件提供了一个强大而有效的框架，可改善电源系统中的电压稳定性。通过通过MCPI将高级电压稳定性评估与灵活，快速和准确的混合优化算法相结合，它为工程师和研究人员提供了用于战略SVC部署的实用解决方案。该守则对于使用IEEE 14公共汽车和30个总线系统的人特别有价值，并且可以通过实用，具有成本效益的实施来弥合理论创新。引用格式

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

function out=mcpi(nbus,svc,loadPercentage)

    %% Load Data

    if nbus==14

        data=case14();      % Load IEEE14 bus data

    elseif nbus==30

        data=case30();      % Load IEEE30 bus data

    end 

    %% Run Power Flow 

    display=0;              % Load flow result will be displayed

    % Run power flow

    Result=run_pf(nbus,svc,loadPercentage,display);

    index=(1:nbus)';        % Bus index numbers

    lineRes=Result.line;    %  Branch Power Flow Result 

    %% Branch Data

    linedata = data.line;   % Load line data

    sb = data.baseMVA;      % Base MVA

    nl = linedata(:,1);     % From Bus

    nr = linedata(:,2);     % To Bus

    nbr = length(nl);

    r = linedata(:, 3);     % Resistance in p.u

    x = linedata(:, 4);     % Reactance in p.u

    theta=atand(x./r);

    z = sqrt(r.^2 + x.^2);  % Impedance in p.u

    p = lineRes(:,3)/sb;    % Active power in p.u

    q = lineRes(:,4)/sb;    % Reactive power in p.u

    del = Result.bus(:,3);  % Bus Angle in degree

    del_s=zeros(nbr,1);

    del_r=zeros(nbr,1);

    v = Result.bus(:,2);    % Bus Voltage in p.u

    v_ind = [index v del];      % Bus Voltage with index number 

    stability_data=[nl nr z x];

    %% Add Voltage to stability data

    for i = 1:length(nl)

        del_s(i)=v_ind(stability_data(i,1),3);

        del_r(i)=v_ind(stability_data(i,2),3);

        del(i)=deg2rad(del_s(i)-del_r(i));

        stability_data(i,5)=[v_ind(stability_data(i,1),2)];

    end

    vol=stability_data(:,5);

    fvsi=(4*(z.^2).*abs(q))./(x.*vol.^2);

    lmn = (4 .* x .* abs(q)) ./ ((vol .* sind(theta - rad2deg(del))) .^ 2);

    ncpi=fvsi + (4*(z.^4).*abs(p).^2)./((x.*vol.^2).^2);

    % Critical Angle

    if nbus==14

        cri_del=0.0248153182; %In rad

    elseif nbus==30

        cri_del=(4.19535149149884*pi)/180;

    end

    mcpi=zeros(nbr,1);

    for i=1:nbr

        del_c=abs(del(i));

        if del_c<cri_del

            mcpi(i)=fvsi(i);

        elseif del_c>=cri_del

            mcpi(i)=ncpi(i);

        end

    end

    stability_data=[stability_data abs(q) fvsi lmn ncpi mcpi];

    out.ncpi=ncpi;

    out.fvsi=fvsi;

    out.mcpi=mcpi;

    out.del=del;

    out.stability_data=stability_data;

    out.total_mcpi=sum(mcpi);

end

🔗 参考文献

Rahman, Hafizur, et al. “Optimizing SVC Placement for Enhanced Voltage Stability Using a Novel Index and Hybrid ABC-PSO Algorithm.” Franklin Open, June 2025, p. 100299, https://doi.org/10.1016/j.fraope.2025.100299.

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