分布式电源优化配置 二阶锥 编程方法：采用matlab+yalmip编程，cplex或gurobi作为求解器。 主要内容：考虑配电网二阶锥模型，运行主体包括光伏、微燃机以及负荷，创新性考虑敏感负荷及加权电压支撑能力指标，约束条件考虑潮流约束、电压电流约束、分布式电源容量约束、微燃机出力约束和光伏功率因数约束等，采用年化社会总成本最低为目标函数，涵盖了与分布式电源相关的各方面成本和费用，具体包括年化的分布式电源投资建设成本、每年的分布式电源运行维护费用、每年的分布式电源燃料费用、每年的碳排放费用、每年的系统网损费用，运行可靠 这段代码是一个电力系统的负荷流分析程序，主要用于计算电力系统中各节点的电压和功率。下面我会逐行解释代码的功能和工作流程。 首先，代码开始时使用`clc`和`clear all`清除命令窗口和工作空间中的所有变量。 接下来，定义了四个负荷数据数组`pload1`、`pload2`、`pload3`和`pload4`，分别代表四个季节的负荷数据。这些数据用于计算负荷矩阵。 然后，定义了一些变量，如节点数、线路数、时间段数、光伏断面数量等。 接下来，根据给定的负荷数据和节点数据，进行牛顿-拉夫逊负荷流分析。该分析包括以下步骤： 1. 计算节点注入功率和线路功率。 2. 检查无功功率限制是否被违反。 3. 计算与给定值的差异。 4. 计算雅可比矩阵。 5. 计算修正向量。 6. 更新状态向量。 7. 重复以上步骤，直到收敛。 在分析过程中，还进行了一些约束条件的检查，如节点电压约束、发电机功率约束、支路电流约束等。 最后，根据分析结果，输出迭代次数、雅可比矩阵的逆矩阵和电压支撑能力指标。 整个程序的目标是计算电力系统中各节点的电压和功率，并进行一些约束条件的检查。涉及到的知识点包括电力系统的负荷流分析、牛顿-拉夫逊方法、雅可比矩阵等。 希望以上解释对你有帮助，如果还有其他问题，请随时提问。

一、程序概述

本程序基于Matlab平台，结合YALMIP工具箱与CPLEX求解器，实现了含光伏、微燃机的配电网分布式电源优化配置。程序以IEEE 33节点系统为研究对象，采用二阶锥模型处理潮流约束，以年化社会总成本最低为优化目标，同时考虑敏感负荷特性与加权电压支撑能力，通过求解混合整数规划问题确定分布式电源的最优配置方案。

程序由两个核心文件构成：

  • IEEE33BW.m：定义配电网基础参数，为优化计算提供原始数据
  • MAIN2.m：实现核心优化逻辑，包括数据预处理、潮流计算、模型构建、约束设置、目标求解及结果可视化

二、核心模块解析

（一）基础参数定义模块（IEEE33BW.m）

该模块专注于构建IEEE 33节点系统的参数矩阵，主要包含：

  1. 系统基准参数
mpc.baseMVA = 100;       % 基准功率100MVA
mpc.Vb = 12.66;          % 基准电压12.66kV
  1. 节点负荷数据
  • mpc.Pload：33×24矩阵，节点24小时有功负荷（标幺值）
  • mpc.Qload：33×24矩阵，节点24小时无功负荷（标幺值）
  1. 支路参数
  • mpc.branch：32×2矩阵，支路连接关系（首节点-末节点）及阻抗参数（复数形式）
  • mpc.branch_CG：扩展支路矩阵，包含额外联络支路
  • mpc.branch1：支路电阻、电抗（欧姆）及开关状态等参数

（二）主程序模块（MAIN2.m）

1. 数据预处理子模块
  • 负荷数据整合：定义四季24小时负荷曲线（pload1-pload4），汇总为ploadz矩阵
  • 基础参数初始化：
    matlab
    nbus = 33; nl = 32; N = 5; % 节点数、支路数、光伏断面数
    Wref = 0; pref = 0; % 电压支撑指标参考值、光伏渗透率参考值
  • 导纳矩阵定义：直接给出33×33节点导纳矩阵Y（复数形式）
  • 节点参数配置：通过busd矩阵定义节点类型、电压限额、功率上下限等
2. 潮流计算子模块

采用牛顿-拉夫逊法求解初始潮流，核心迭代过程：

while (Tol > 1e-5)
    % 计算节点有功P、无功Q
    for i = 1:nbus
        for k = 1:nbus
            P(i) = P(i) + V(i)*V(k)*(G(i,k)*cos(del(i)-del(k)) + B(i,k)*sin(del(i)-del(k)));
            Q(i) = Q(i) + V(i)*V(k)*(G(i,k)*sin(del(i)-del(k)) - B(i,k)*cos(del(i)-del(k)));
        end
    end
    % 构建雅可比矩阵并求解修正量
    M = [dPa; dQa];  % 功率偏差向量
    J = [J1 J2; J3 J4];  % 雅可比矩阵
    X = inv(J)*M;    % 修正向量
    % 更新电压与相角
    del(2:nbus) = dTh + del(2:nbus);
    V(i) = dV(k) + V(i);
    Tol = max(abs(M));  % 更新收敛判据
end

输出结果：节点电压幅值V、相角del及雅可比矩阵逆矩阵Jz

3. 优化变量定义子模块

基于YALMIP定义变量：

% 系统状态变量
V = sdpvar(nb,4*T*N);    % 节点电压平方
I = sdpvar(nl,4*T*N);    % 支路电流平方
P = sdpvar(nl,4*T*N);    % 支路有功功率
Q = sdpvar(nl,4*T*N);    % 支路无功功率

% 分布式电源变量
Npv = intvar(8,1);       % 8个备选节点光伏安装数量（整数）
Ng = intvar(6,1);        % 6个备选节点微燃机安装数量（整数）
pv = sdpvar(nb,4*T*N);   % 光伏有功出力
qv = sdpvar(nb,4*T*N);   % 光伏无功出力
pg = intvar(nb,4*T*N);   % 微燃机有功出力
4. 约束条件设置子模块
  1. 分布式电源约束
    - 光伏容量约束：Npv <= 100
    - 光伏出力关系：pv = repmat(Npv,1,4TN).repmat(dwpv,8,4T).unitpv/10
    - 光伏功率因数约束：cone([pv(i,t);qv(i,t)],sv(i,t))（二阶锥形式）
    - 微燃机出力约束：pg >= rmt.    pg    x 且 pg <= pg_x（rmt=0.0001为最小出力系数）
  1. 潮流约束
    - 节点功率平衡：
    matlab
    Pin = -upstreamP + upstream(I.(rones(1,4TN))) + dnstreamP;
    Qin = -upstream    Q + upstream(I.(xones(1,4TN))) + dnstreamQ;
    Constraints = [Constraints, Pin+P2-Pg-pv-pg==0, Qin+Q2-Qg-qv==0];

    - 二阶锥松弛约束：
    matlab
    % 欧姆定律松弛
    Constraints = [Constraints, V(branch(:,1),:) - V(branch(:,2),:) == ...
    2repmat(r,1,4TN).P + 2repmat(x,1,4TN).Q - (repmat((r.^2 + x.^2),1,4TN)).I];
    % 二阶锥约束
    Constraints = [Constraints, cone([2    P(ii,t);2*Q(ii,t);I(ii,t)-V(branch(ii, 1),t)],I(ii,t)+V(branch(ii, 1),t))];
  1. 电压电流约束
    matlab
    Vmax = [1.051.05ones(32,1);1.051.05ones(1,1)]; % 电压上限(标幺值平方)
    Vmin = [0.950.95ones(32,1);1.051.05ones(1,1)]; % 电压下限(标幺值平方)
    Constraints = [Constraints, repmat(Vmin,1,4TN) <= V, V <= repmat(Vmax,1,4TN)];
    Constraints = [Constraints, 0 <= I, I <= 100]; % 电流约束
  1. 电压支撑能力约束
    matlab
    WV(i) = B4(i,5)Npv(1)unitpv + B4(i,11)Npv(2)unitpv + ... + B4(i,31)Npv(1)unitpv;
    Constraints = [Constraints, WV >= Wrefsum(Npv)unitpv];
  1. 光伏渗透率约束
    matlab
    Constraints = [Constraints, sum(Npv)*unitpv >= sum(P2(:,i))];
5. 目标函数定义子模块

以年化社会总成本最小为目标：

% 年化投资成本
Ci = rpv*sum(1200*10.*Npv) + rg*sum(750*10.*Ng);
% 运行维护费用
Com = sum(sum((2.*pv*100 + 10.*pg*100).*zgl));
% 燃料费用
Cf = sum(sum(120.*pg*1e2.*zgl));
% 碳排放费用
Cc = sum(sum(10*1e-6*720.*pg*1e5.*zgl));
% 网损费用
Cl = sum(sum(I.*(r.*ones(1,4*T*N))*100*80.*zgl(1:nl,:)));
% 总目标函数
objective = Ci + Com + Cf + Cc + Cl;
6. 求解与结果输出子模块
ops = sdpsettings('verbose', 1, 'solver', 'cplex');  % 求解器设置
sol = optimize(Constraints, objective, ops);         % 调用CPLEX求解

% 结果输出
Npv_result = value(Npv);
Ng_result = value(Ng);
V_result = value(V);

% 可视化
plot(V_result');                  % 节点电压曲线
bar(Npv_result);                  % 光伏安装数量柱状图
plot(ploadz');                    % 四季负荷对比曲线

三、程序逻辑流程图

graph TD
    A[启动] --> B[调用IEEE33BW.m获取系统参数]
    B --> C[数据预处理：负荷整合/参数初始化]
    C --> D[牛顿-拉夫逊潮流计算]
    D --> E{收敛?}
    E -- 否 --> D
    E -- 是 --> F[定义优化变量(Npv/Ng/V/I等)]
    F --> G[设置约束条件]
    G --> H[定义目标函数(年化总成本)]
    H --> I[调用CPLEX求解]
    I --> J{求解成功?}
    J -- 是 --> K[输出结果并可视化]
    J -- 否 --> L[报错提示]
    K --> M[结束]
    L --> M

四、程序特点

  1. 模型精确性：采用二阶锥松弛技术处理潮流方程，在保证模型凸性的同时提高求解精度
  2. 约束完整性：涵盖电源特性、功率平衡、电压电流、电压支撑等多类约束
  3. 成本全面性：目标函数包含投资、维护、燃料、碳排放、网损等全生命周期成本
  4. 工程实用性：分布式电源安装数量采用整数变量，符合实际工程需求

五、使用说明

  1. 环境要求：Matlab(R2018b及以上)、YALMIP工具箱、CPLEX求解器
  2. 操作步骤：
    - 将IEEE33BW.m与MAIN2.m放入同一目录
    - 在Matlab中设置该目录为工作路径
    - 运行MAIN2.m即可启动优化计算
  3. 结果查看：求解完成后自动输出光伏/微燃机安装数量，绘制电压曲线、安装容量柱状图和负荷曲线

六、注意事项

  1. 确保导纳矩阵与支路参数的一致性，否则可能导致潮流计算不收敛
  2. 求解器需正确授权，CPLEX求解器需在YALMIP中正确配置
  3. 修改节点数或支路数时，需同步调整相关矩阵维度
  4. 季节负荷数据、成本参数等可根据实际场景在代码中修改

本程序通过系统化的建模与求解流程，实现了分布式电源的优化配置，可为配电网规划提供量化决策支持。程序严格遵循原始代码逻辑，未添加额外假设，忠实反映了基于二阶锥模型的分布式电源优化配置思想。

# 工厂方法模式
Logo
2048 AI社区

有“AI”的1024 = 2048，欢迎大家加入2048 AI社区

更多推荐

cover

【ELF-RK3506开发板】构建AI编程环境

avatar 2048 AI社区
cover

2026 四款神器，零基础上手

avatar 2048 AI社区

ES6新特性之Promise：告别“回调地狱“，拥抱优雅异步编程

Promise 是 JavaScript 异步编程的基础，后续的 `async/await` 也是基于 Promise 实现的。掌握了 Promise，就能轻松应对项目中的各种异步场景（调接口、文件上传、定时器等）～

avatar 2048 AI社区