news 2026/4/1 11:26:53

【核心完整复现】基于目标级联法的微网群多主体分布式优化调度Matlab代码

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张小明

前端开发工程师

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【核心完整复现】基于目标级联法的微网群多主体分布式优化调度Matlab代码

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🔥内容介绍

根据含分布式电源(distributed generation,DG)的配电网运行特点,提出一种综合考虑网络重构与孤岛划分的故障恢复运行策略.首先,通过对传统重构问题中相关约束的修改,使其允许切负荷操作与产生孤岛,并且使孤岛运行与重构操作相配合进行;然后,采用约束中0-1状态变量简化网络模型,提高运算效率;最后,采用二阶锥松弛技术将原始非凸非线性问题优化松弛为标准混合整数二阶锥规划(mixed integer second-order cone programming,MISOCP)问题,使其得以求解.算例结果证实了该策略的有效性,与其他算法的对比证实了该算法的优越性与准确性.

🔥运行结果

由于和原文数据存在差异,运行得到三个区域划分情况,采用方法和优化结论是一致的。

这是不同区域节点的电压情况。

不同节点的DG消纳情况,从结果看,DG出力被完全消纳,供应更多的负荷,保障了配网故障下的系统安全性和稳定性更好。

上面是一个程序运行算例,在此基础上展示一下如何根据自己的需求调整代码,方便大家在研究中更好了解模型特点和恢复策略。

  • 把18节点纳入到负荷供应节点中

调整18节点作为一级负荷,运行看一下结果。

这个时候网络分为4部分,因为18节点重要性的变动,使得32节点DG更倾向于向18节点供电,由于自身出力的有限性,只能牺牲30及左侧的部分二类和三类节点负荷。

🔥部分代码

🔥参考文献

[1]马晨霄,刘洋,许立雄,等.同时考虑孤岛与重构的配电网故障恢复运行策略[J].电力建设, 2018, 39(8):9.DOI:10.3969/j.issn.1000-7229.2018.08.016.

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2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
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