【电力系统】基于遗传算法优化分布式发电单元分配附matlab代码

简介: 【电力系统】基于遗传算法优化分布式发电单元分配附matlab代码

✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。

🍎个人主页:Matlab科研工作室

🍊个人信条:格物致知。

更多Matlab仿真内容点击👇

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信      无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机

⛄ 内容介绍

提出了很多方法来确定最优位置和能力的分布式发电(DG)单位为系统损失达到最小值。在这项研究中,分析和遗传算法相结合的方法用于优化配置多个DGs的分销网络系统损失降到最低。这种组合保证收敛精度和速度在多个DG单元分配。在这项研究中,DGs有功功率、功率因数和位置同时被认为是在分销网络损失最小化。实用程序将决定只有最大DG发电如果安装DG DG所有者。然而,DG的大小和位置都将取决于效用如果DG安装。该方法应用于33-bus和69 -总线测试分配系统。仿真结果表明,该方法的结果与其他方法相比降低损失。

⛄ 部分代码

linedata = linedatas(num); % Calling Linedatas...

fb = linedata(:,1); % From bus number...

tb = linedata(:,2); % To bus number...

r = linedata(:,3); % Resistance, R...

x = linedata(:,4); % Reactance, X...

b = linedata(:,5); % Ground Admittance, B/2...

a = linedata(:,6); % Tap setting value..

z = r + 1i*x; % z matrix...

y = 1./z; % To get inverse of each element...

b = 1i*b; % Make B imaginary...

nb = max(max(fb),max(tb)); % No. of buses...

nl = length(fb); % No. of branches...

Y = zeros(nb,nb); % Initializing the YBus...

% Formation of the Off Diagonal Elements...

for k = 1:nl

   Y(fb(k),tb(k)) = Y(fb(k),tb(k)) - y(k)/a(k);

   Y(tb(k),fb(k)) = Y(fb(k),tb(k));

end

% Formation of Diagonal Elements....

for m = 1:nb

   for n = 1:nl

       if fb(n) == m

           Y(m,m) = Y(m,m) + y(n)/(a(n)^2) + b(n);

       elseif tb(n) == m

           Y(m,m) = Y(m,m) + y(n) + b(n);

       end

   end

end

Z = (Y)^(-1);

end

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1]吴佳炜. 基于改进遗传算法含分布式发电的配电网规划[D]. 东南大学, 2015.

[2]冷博文. 基于遗传算法的电力系统网损最小无功优化研究[D]. 成都理工大学.

Vatani, M., Alkaran, D. S., Sanjari, M. J., & Gharehpetian, G. B. (2016). Multiple distributed generation units allocation in the distribution network for loss reduction based on a combination of analytical and genetic algorithm methods. IET Generation, Transmission & Distribution, 10(1), 66-72.

⛄ 完整代码

❤️部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除
❤️ 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料


相关文章
|
15天前
|
算法 搜索推荐 JavaScript
基于python智能推荐算法的全屋定制系统
本研究聚焦基于智能推荐算法的全屋定制平台网站设计,旨在解决消费者在个性化定制中面临的选择难题。通过整合Django、Vue、Python与MySQL等技术,构建集家装设计、材料推荐、家具搭配于一体的一站式智能服务平台,提升用户体验与行业数字化水平。
|
15天前
|
存储 传感器 分布式计算
针对大尺度L1范数优化问题的MATLAB工具箱推荐与实现
针对大尺度L1范数优化问题的MATLAB工具箱推荐与实现
|
15天前
|
机器学习/深度学习 供应链 算法
【电动车】基于削峰填谷的电动汽车多目标优化调度策略研究(Matlab代码实现)
【电动车】基于削峰填谷的电动汽车多目标优化调度策略研究(Matlab代码实现)
|
15天前
|
机器学习/深度学习 算法 新能源
基于动态非合作博弈的大规模电动汽车实时优化调度电动汽车决策研究(Matlab代码实现)
基于动态非合作博弈的大规模电动汽车实时优化调度电动汽车决策研究(Matlab代码实现)
|
3月前
|
存储 负载均衡 NoSQL
【赵渝强老师】Redis Cluster分布式集群
Redis Cluster是Redis的分布式存储解决方案,通过哈希槽(slot)实现数据分片,支持水平扩展,具备高可用性和负载均衡能力,适用于大规模数据场景。
273 2
|
3月前
|
存储 缓存 NoSQL
【📕分布式锁通关指南 12】源码剖析redisson如何利用Redis数据结构实现Semaphore和CountDownLatch
本文解析 Redisson 如何通过 Redis 实现分布式信号量(RSemaphore)与倒数闩(RCountDownLatch),利用 Lua 脚本与原子操作保障分布式环境下的同步控制,帮助开发者更好地理解其原理与应用。
189 6
|
4月前
|
存储 缓存 NoSQL
Redis核心数据结构与分布式锁实现详解
Redis 是高性能键值数据库,支持多种数据结构,如字符串、列表、集合、哈希、有序集合等,广泛用于缓存、消息队列和实时数据处理。本文详解其核心数据结构及分布式锁实现,帮助开发者提升系统性能与并发控制能力。
|
8月前
|
数据采集 存储 数据可视化
分布式爬虫框架Scrapy-Redis实战指南
本文介绍如何使用Scrapy-Redis构建分布式爬虫系统,采集携程平台上热门城市的酒店价格与评价信息。通过代理IP、Cookie和User-Agent设置规避反爬策略,实现高效数据抓取。结合价格动态趋势分析,助力酒店业优化市场策略、提升服务质量。技术架构涵盖Scrapy-Redis核心调度、代理中间件及数据解析存储,提供完整的技术路线图与代码示例。
761 0
分布式爬虫框架Scrapy-Redis实战指南
|
2月前
|
NoSQL Java 调度
分布式锁与分布式锁使用 Redis 和 Spring Boot 进行调度锁(不带 ShedLock)
分布式锁是分布式系统中用于同步多节点访问共享资源的机制,防止并发操作带来的冲突。本文介绍了基于Spring Boot和Redis实现分布式锁的技术方案,涵盖锁的获取与释放、Redis配置、服务调度及多实例运行等内容,通过Docker Compose搭建环境,验证了锁的有效性与互斥特性。
159 0
分布式锁与分布式锁使用 Redis 和 Spring Boot 进行调度锁(不带 ShedLock)
|
2月前
|
缓存 NoSQL 关系型数据库
Redis缓存和分布式锁
Redis 是一种高性能的键值存储系统,广泛用于缓存、消息队列和内存数据库。其典型应用包括缓解关系型数据库压力,通过缓存热点数据提高查询效率,支持高并发访问。此外,Redis 还可用于实现分布式锁,解决分布式系统中的资源竞争问题。文章还探讨了缓存的更新策略、缓存穿透与雪崩的解决方案,以及 Redlock 算法等关键技术。

热门文章

最新文章