MATLAB代码:配网节点电价 DLMP 1. 考虑网损,电压,阻塞的配电网二阶锥节点电价 (DLMP)需要gurobi求解器

   日期:2024-12-26    作者:sanyuantang 移动:http://3jjewl.riyuangf.com/mobile/quote/54152.html

MATLAB代码:配网节点电价 DLMP

MATLAB代码:配网节点电价 DLMP 1. 考虑网损,电压,阻塞的配电网二阶锥节点电价 (DLMP)需要gurobi求解器

关键词:DLMP SOCP lindistflow 参考文档:《Distribution Locational Marginal Pricing (DLMP) for Congestion Management and Voltage Support》2018 SCI一区 IEEE Transactions on Power System 非完美复现 仿真平台:MATLAB+Gurobi 主要内容:

  1. 考虑网损,电压,阻塞的配电网二阶锥节点电价 (DLMP)需要gurobi求解器;
    2.在原本lindistflow上使用了二阶锥,精确了模型; 3。 可以轻松加东西,全网唯一 4.PDF为参考文献,并非完美复现。
  2. 代码目的 该代码的目的是通过优化方法解决电力系统的运行问题,主要涉及以下方面:

电力网络建模: 通过潮流方程和二阶锥约束建立了电力系统的模型,包括线路功率、节点电压等变量。

负荷和风机出力设置: 负荷数据和风机出力百分比由用户给定,并在模型中进行了相应的设置。

优化目标函数: 优化目标是最小化电网购电成本,其中电价通过对偶变量(dual variable)表示。

  1. 代码主要步骤 基本参数和数据初始化: 设置了电力系统的基本参数,包括优化时刻、基准功率、基准电压等,并提供了电力网络的线路数据。

负荷和风机出力的设置: 从线路数据中提取了负荷数据,并设置了风机出力相关的参数。

优化问题的变量定义: 定义了优化问题的决策变量,包括线路功率、节点电压等。

电力网络约束的建立: 初始化了一些约束的容器,并将不同类型的约束添加到这些容器中,包括潮流方程、二阶锥约束等。

优化目标函数的设定: 设置了目标函数为电网购电成本,用于优化问题求解。

电力网络潮流方程的建立: 建立了潮流方程的约束,确保电流和功率之间满足电力系统的物理规律。

二阶锥约束的建立: 通过二阶锥约束,确保电流和电压之间满足特定的数学关系。

优化问题的求解: 使用YALMIP工具箱调用Gurobi求解器,求解了电力系统的优化问题,目标是最小化电网购电成本。

结果输出和分析: 根据求解结果,判断是否成功,输出最优解的电网购电成本,并通过对偶变量分析电价的三维图像。

  1. 结果分析 通过对电价的三维图像分析,可以深入了解电力系统各时刻的电价情况。在优化结果成功的情况下,用户可以获得最优的购电成本,并根据电价分布制定电力系统运营策略。
  2. 性能分析 通过tic和toc函数计算整个代码段的运行时间,有助于评估算法和优化求解器的性能。这对于处理大规模电力系统和实时决策有重要意义。

总结 该代码综合了电力系统建模、优化算法和对偶理论,用于解决电力系统的运行问题。通过优化求解,用户可以获得最优的购电成本,并通过电价分布了解系统运行状态。整个过程结合了数学建模和工程实践,为电力系统运营提供了有力的支持。

主要实现了一个电力系统的优化问题,其中包括电力网络的潮流计算、电价计算和优化问题的求解。我将逐步分析这段代码的主要部分。

1. 基本参数和数据初始化

这部分代码设置了一些基本参数,例如优化时刻、基准功率、基准电压等。PDN_Data是配电网络的线路数据,包括线路号、首末节点、阻抗等信息。

2. 负荷和风机出力的设置

这里将负荷数据从PDN_Data中提取,并设置了风机出力相关的参数。

3. 优化问题的变量定义

这部分定义了优化问题的决策变量,包括线路功率、节点电压等。

4. 电力网络约束的建立

在这里,代码初始化了一些约束的容器,后续将不同类型的约束添加到这些容器中。

5. 电力网络潮流方程的建立

这部分建立了潮流方程的约束,其中和是决策变量,和是线路的阻抗,是线路电流。

6. 二阶锥约束的建立

这部分建立了二阶锥约束,确保电流和电压之间存在二阶锥关系。

7. 优化目标函数的设定

这里将目标函数设置为电网购电成本。

8. 优化问题的求解

使用YALMIP工具箱进行优化问题的求解,选择了Gurobi作为求解器。

9. 结果输出

根据求解结果,输出相应信息。

10. 画电价

通过这段代码,画出了电价的三维图像。

总体来说,这段代码实现了一个电力系统的优化问题,包括潮流方程的建模、二阶锥约束的处理和电价优化等。

相关转载自:http://sonns.cn/680968629908.html

MATLAB代码:DLMP(Distribution Loss Optimization Problem,配网节点电价优化)

关键词:DLMP SOCP lindistflow 仿真平台:MATLAB+Gurobi
主要内容

一、背景与现状

近期关于分布式网络管理的论文提出了“DLMP”(分布损耗优化定价)这一概念,尤其是在解决配电网的拥堵和电压支持问题。特别是在IEEE Transactions on Power System等文献中,针对DLMP的完美复现并不常见。这表明了当前研究对于电力系统优化运行的深入探索。

二、技术细节分析

针对上述需求,我们采用了MATLAB结合Gurobi等仿真平台,以解决配电网节点电价优化问题。考虑到配电网中涉及到网损、电压和阻塞等多个因素,因此开发了一种考虑网损、电压和阻塞的配电网二阶锥节点电价模型(DLMP)。该模型采用SOCP(优化条件编程)算法进行求解,并通过lindistflow仿真平台进行模型的验证和优化。

三、具体实现过程

  1. 模型建立与优化目标

在原有lindistflow的基础上,引入了二阶锥的概念,使得模型更加精确和复杂。具体来说,模型考虑了电力网络的网损、电压分布以及阻塞情况,目标是找到最优的节点电价配置方案,以最小化总运行成本或最大化系统效益。

  1. 算法求解与流程

使用MATLAB中的Gurobi优化工具进行求解。首先,根据电力网络的潮流方程和二阶锥约束建立数学模型。然后,通过Gurobi的求解器进行迭代优化,直至达到预设的求解精度或满足其他约束条件。整个流程包括模型的建立、求解、结果分析和验证等步骤。

四、案例分析

在实际应用中,该代码可以轻松地应用于全网范围内的配电网节点电价优化问题。通过对模型的求解,可以得出全网唯一的最佳电价配置方案,从而提高电力系统的运行效率和稳定性。此外,由于使用了先进的优化算法和仿真平台,还可以快速响应各种突发情况,提高配电网的灵活性和可靠性。

五、结论


特别提示:本信息由相关用户自行提供,真实性未证实,仅供参考。请谨慎采用,风险自负。


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