【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
|
4天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于GA遗传优化的GroupCNN分组卷积网络时间序列预测算法matlab仿真
该算法结合了遗传算法(GA)与分组卷积神经网络(GroupCNN),利用GA优化GroupCNN的网络结构和超参数,提升时间序列预测精度与效率。遗传算法通过模拟自然选择过程中的选择、交叉和变异操作寻找最优解;分组卷积则有效减少了计算成本和参数数量。本项目使用MATLAB2022A实现,并提供完整代码及视频教程。注意:展示图含水印,完整程序运行无水印。
|
6天前
|
算法 数据挖掘
基于粒子群优化算法的图象聚类识别matlab仿真
该程序基于粒子群优化(PSO)算法实现图像聚类识别,能识别0~9的数字图片。在MATLAB2017B环境下运行,通过特征提取、PSO优化找到最佳聚类中心,提高识别准确性。PSO模拟鸟群捕食行为,通过粒子间的协作优化搜索过程。程序包括图片读取、特征提取、聚类分析及结果展示等步骤,实现了高效的图像识别。
|
21天前
|
算法
基于ACO蚁群优化的UAV最优巡检路线规划算法matlab仿真
该程序基于蚁群优化算法(ACO)为无人机(UAV)规划最优巡检路线,将无人机视作“蚂蚁”,巡检点作为“食物源”,目标是最小化总距离、能耗或时间。使用MATLAB 2022a版本实现,通过迭代更新信息素浓度来优化路径。算法包括初始化信息素矩阵、蚂蚁移动与信息素更新,并在满足终止条件前不断迭代,最终输出最短路径及其长度。
|
24天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于PSO粒子群优化的GroupCNN分组卷积网络时间序列预测算法matlab仿真
本项目展示了一种结合粒子群优化(PSO)与分组卷积神经网络(GroupCNN)的时间序列预测算法。该算法通过PSO寻找最优网络结构和超参数,提高预测准确性与效率。软件基于MATLAB 2022a,提供完整代码及详细中文注释,并附带操作步骤视频。分组卷积有效降低了计算成本,而PSO则智能调整网络参数。此方法特别适用于金融市场预测和天气预报等场景。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
基于GWO灰狼优化的CNN-LSTM的时间序列回归预测matlab仿真
本项目展示了一种结合灰狼优化(GWO)与深度学习模型(CNN和LSTM)的时间序列预测方法。GWO算法高效优化模型超参数,提升预测精度。CNN提取局部特征,LSTM处理长序列依赖,共同实现准确的未来数值预测。项目包括MATLAB 2022a环境下运行的完整代码及视频教程,代码内含详细中文注释,便于理解和操作。
|
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。
128 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。
101 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。
73 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