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建设网站定制,北京网络营销推广公司,和平网站制作,重庆专业做网站适用平台:MatlabYalmip Cplex (具体操作已在程序文件中说明) 参考文献:基于分布式能源集群化分的电压调节策略[D]. 一、文献解读 1. 主要内容/创新点 提出了一种基于分布式能源集群化的电压调节策略,计及分布式能源的有功、无功调节能力&a…

适用平台:Matlab+Yalmip+ Cplex (具体操作已在程序文件中说明)

参考文献:基于分布式能源集群化分的电压调节策略[D].

一、文献解读

1. 主要内容/创新点

       提出了一种基于分布式能源集群化的电压调节策略,计及分布式能源的有功、无功调节能力,在分布式能源集群划分的基础上,先在集群内部以最小化功率调节量和电压波动为目标,在保证解决电压越限问题的前提下,结合PSO优化算法在集群内部进行电压调节;在所有集群调压后,再实行调压辅助服务交易完成全网调压。

       设计了以节点间电压对功率变化的灵敏度为划分依据,K-means聚类算法为划分算法的分布式能源集群划分方法,并为了划分结果对算法在初始集群中心的选择、集群数K值的确定、集群中心的更新三个方面进行优化。以IEEE33节点系统为例,验证所提出的电压调节策略具有较好的优越性。

二、程序解读

1. 目标函数/目标函数

       为了保证有效利用分布式能源,以及尽可能改善电压质量,在控制电压越限的基础上尽可能减小电压波动和用于调压的功率调节量,程序以最小化功率改变量和最小化电压偏差为优化目标,且以越限最严重的电压幅值与调压要求的差值作为罚函数,在满足约束条件的基础上,实施集群内部电压调节。

        作为调压策略中的变量ΔPi、ΔQi,由于分布式能源调节能力的限制,不可能无限增大,各类分布式能源都有各自的无功调节能力,各类分布式电源的有功削减量也不能超过现有的有功出力范围,且基于电压越限情况下的电压控制,规定各节点的有功削减量和无功吸收量均为正,避免节点间反向调压,对调压结果造成偏差,因此对变量ΔPi、ΔQi进行约束。

        配电网集群划分的研究较少,在此基础上进行电压调控方法较为新颖,更换PSO电压调控和Kmeans集群划分方法后即可成文,是可深入研究的点。程序中注释清晰,干货满满,方便修改利用!!

2. 程序结果

3. 部分程序

bust(:,3) = factor(t,1).*bust(:,3);%将负荷分配至每个节点
bust(:,4) = factor(t,1).*bust(:,4);%将无功初值分配到每个节点   
% bust(:,4) = Q0;%data33里的有功和loaddata是什么关系?loaddata是每一时刻总负荷
[gen,bus_s,Lnbr,trsfm,shtc,shtr,vctr,loss] = pf(gen,bust,Lnbr,trsfm,shtc,shtr,vctr,sysdt);  %未加分布式能源潮流计算,bus_s是未加光伏的潮流计算值,只要利用第七列
bust_qiu(:,:,t)=bus_s;%将每个时刻的未加分布式能源下的有功无功等数据存下来,主要利用第三列和第四列
Vt_s(:,t)=bus_s(:,7);%将未加分布式能源前的电压存下来
%bust是未加分布式能源前的
%bust_s是增加光伏未加随机性
%增加分布式光伏模型
bust_s=bust;%开始在bust的基础上增加分布式能源
for i=1:size(nodePV,1)
bust_s(nodePV(i,1),3)=bust_s(nodePV(i,1),3)+pvpower(t,i+1); %净负荷有了,bust事原来的负荷。+容量乘PV
%bust_s是加了分布式能源。未考虑随机性的
[gen,bus_ss,Lnbr,trsfm,shtc,shtr,vctr,loss] = pf(gen,bust_s,Lnbr,trsfm,shtc,shtr,vctr,sysdt);  %加了分布式能源潮流计算
Vt_ss(:,t)=bus_ss(:,7);%将加了分布式能源前的电压存下来

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