【状态估计】基于随机方法优化PMU优化配置(Matlab代码实现)

简介: 【状态估计】基于随机方法优化PMU优化配置(Matlab代码实现)

👨‍🎓个人主页:研学社的博客

💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥

🏆博主优势:🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。

⛳️座右铭:行百里者,半于九十。

📋📋📋本文目录如下:🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

📚2 运行结果

🎉3 文献来源

🌈4 Matlab代码、数据、文章讲解


image.gif

💥1 概述

相量测量单元 (PMU) 收集高精度电压和电流数据,以监控电力系统的性能。但是,在电源系统内的每条总线上实施PMU的成本很高。最佳PMU放置(OPP)对于最大限度地减少实施的PMU数量同时保持网络的完全可观察性变得必要。本文考虑了优化PMU放置时总线连接的弹性。首先,开发图形和数学模型。接下来,采用机会约束规划的技术来创建考虑N-1偶然性的随机模型。最后,通过应用随机规划技术,使用IEEE 1996可靠性测试系统对模型进行测试。

文献来源:

image.gif

https://ieeexplore.ieee.org/document/8973553

image.gif

Optimal PMU Placement Using Stochastic Methods | IEEE Conference Publication | IEEE Xplore

📚2 运行结果

image.gif

image.gifimage.gif

image.gif 

image.gifimage.gif

本文仅展现这两个部分。

部分代码:

user = input('Enter a value from 0 to 1: ');

if isempty(user)

   user = 0.95;

   disp('Default value used: 0.95');

   disp(' ');

end

%iterations

disp('How many tests would you like to run? (For example: "100".)');

user2 = input('Enter a greater than 10: ');

if isempty(user2)

   user2 = 50;

   disp('Default value used: 50');

   disp(' ');

end

%%    STOCHASTIC:

tb = 73;    %total number of buses

tzib = 40;  %total number of zero-injection buses

tbc = 107;  %total number of bus connections (120, considering the 12 doubles)

tzibc = 99; %total number of zero-injection bus connections

%load probability of branch failures

%duration data [2] has been divided by 8760 to get a percentage of annual time offline

🎉3 文献来源

部分理论来源于网络,如有侵权请联系删除。

[1]M. Mandich, T. Xia and K. Sun, "Optimal PMU Placement Using Stochastic Methods," 2019 IEEE Power & Energy Society General Meeting (PESGM), Atlanta, GA, USA, 2019, pp. 1-5, doi: 10.1109/PESGM40551.2019.8973553.

🌈4 Matlab代码、数据、文章讲解

https://ttaozhi.com/t/p.html?id=qNdLzLkhe2

相关文章
|
12天前
|
算法
基于粒子群算法的分布式电源配电网重构优化matlab仿真
本研究利用粒子群算法(PSO)优化分布式电源配电网重构,通过Matlab仿真验证优化效果,对比重构前后的节点电压、网损、负荷均衡度、电压偏离及线路传输功率,并记录开关状态变化。PSO算法通过迭代更新粒子位置寻找最优解,旨在最小化网络损耗并提升供电可靠性。仿真结果显示优化后各项指标均有显著改善。
|
7天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
基于GWO灰狼优化的GroupCNN分组卷积网络时间序列预测算法matlab仿真
本项目展示了基于分组卷积神经网络(GroupCNN)和灰狼优化(GWO)的时间序列回归预测算法。算法运行效果良好,无水印展示。使用Matlab2022a开发,提供完整代码及详细中文注释。GroupCNN通过分组卷积减少计算成本,GWO则优化超参数,提高预测性能。项目包含操作步骤视频,方便用户快速上手。
|
8天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于WOA鲸鱼优化的GroupCNN分组卷积网络时间序列预测算法matlab仿真
本项目展示了一种基于WOA优化的GroupCNN分组卷积网络时间序列预测算法。使用Matlab2022a开发,提供无水印运行效果预览及核心代码(含中文注释)。算法通过WOA优化网络结构与超参数,结合分组卷积技术,有效提升预测精度与效率。分组卷积减少了计算成本,而WOA则模拟鲸鱼捕食行为进行优化,适用于多种连续优化问题。
|
2天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于贝叶斯优化卷积神经网络(Bayes-CNN)的多因子数据分类识别算法matlab仿真
本项目展示了贝叶斯优化在CNN中的应用,包括优化过程、训练与识别效果对比,以及标准CNN的识别结果。使用Matlab2022a开发,提供完整代码及视频教程。贝叶斯优化通过构建代理模型指导超参数优化,显著提升模型性能,适用于复杂数据分类任务。
|
7天前
|
算法 决策智能
基于GA-PSO遗传粒子群混合优化算法的TSP问题求解matlab仿真
本文介绍了基于GA-PSO遗传粒子群混合优化算法解决旅行商问题(TSP)的方法。TSP旨在寻找访问一系列城市并返回起点的最短路径,属于NP难问题。文中详细阐述了遗传算法(GA)和粒子群优化算法(PSO)的基本原理及其在TSP中的应用,展示了如何通过编码、选择、交叉、变异及速度和位置更新等操作优化路径。算法在MATLAB2022a上实现,实验结果表明该方法能有效提高求解效率和解的质量。
|
2月前
|
安全
【2023高教社杯】D题 圈养湖羊的空间利用率 问题分析、数学模型及MATLAB代码
本文介绍了2023年高教社杯数学建模竞赛D题的圈养湖羊空间利用率问题,包括问题分析、数学模型建立和MATLAB代码实现,旨在优化养殖场的生产计划和空间利用效率。
153 6
【2023高教社杯】D题 圈养湖羊的空间利用率 问题分析、数学模型及MATLAB代码
|
2月前
|
存储 算法 搜索推荐
【2022年华为杯数学建模】B题 方形件组批优化问题 方案及MATLAB代码实现
本文提供了2022年华为杯数学建模竞赛B题的详细方案和MATLAB代码实现,包括方形件组批优化问题和排样优化问题,以及相关数学模型的建立和求解方法。
113 3
【2022年华为杯数学建模】B题 方形件组批优化问题 方案及MATLAB代码实现
|
2月前
|
数据采集 存储 移动开发
【2023五一杯数学建模】 B题 快递需求分析问题 建模方案及MATLAB实现代码
本文介绍了2023年五一杯数学建模竞赛B题的解题方法,详细阐述了如何通过数学建模和MATLAB编程来分析快递需求、预测运输数量、优化运输成本,并估计固定和非固定需求,提供了完整的建模方案和代码实现。
79 0
【2023五一杯数学建模】 B题 快递需求分析问题 建模方案及MATLAB实现代码
|
5月前
|
数据安全/隐私保护
耐震时程曲线,matlab代码,自定义反应谱与地震波,优化源代码,地震波耐震时程曲线
地震波格式转换、时程转换、峰值调整、规范反应谱、计算反应谱、计算持时、生成人工波、时频域转换、数据滤波、基线校正、Arias截波、傅里叶变换、耐震时程曲线、脉冲波合成与提取、三联反应谱、地震动参数、延性反应谱、地震波缩尺、功率谱密度
基于混合整数规划的微网储能电池容量规划(matlab代码)
基于混合整数规划的微网储能电池容量规划(matlab代码)

热门文章

最新文章