考虑极端天气线路脆弱性的配电网分布式电源配置优化模型【IEEE33节点】(Matlab代码实现)

简介: 考虑极端天气线路脆弱性的配电网分布式电源配置优化模型【IEEE33节点】(Matlab代码实现)

💥💥💞💞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 参考文献


🌈4 Matlab代码实现


💥1 概述

文献来源:


9255f3f0a0c14491bd87b20743dce1ed.png


随着新能源技术及智能电网的发展,越来越多的分布式电源加入配电网中,不仅改变了配电网结构及供电方式,而且提升了配电网的供电质量。但是在全球气候变暖的背景下,极端天气发生的频率也越来越高,一旦发生必将对配电网系统造成巨大危害,引发大面积电力瘫痪,造成社会经济损失。因此,为了避免电力事故带来的经济损失及生产生活上的影响,提前辨识易故障的配电网线路并做好预防维护措施,完善配电网分布式电源接入位置及容量分配规划工作,在保证配电网安全稳定运行方面具有积极的科研价值与意义。


众所周知,极端天气是指在某个地区短时间内不会出现的气象事件,如:冰冻灾害、台风、雷击灾害等。伴随着温室效应的加剧,极端天气的发生概率也在不断升高,一旦发生对配电网的安全性和可靠性会造成巨大的威胁。因此对极端天气下的配电网分布式电源接入位置进行分析成为本章内容的重点。


文针对极端天气下的配电网分布式电源如何选址和如何分配容量的优化问题。首先构建配电网线路综合脆弱性模型,其次基于混沌时间序列对配电网的覆冰灾害进行分析,基于全景数据对配电网雷击跳闸率进行多态分层评估,基于微地形、微气象对配电网线路脆弱性进行分析,然后进行极端天气与分布式电源接入位置的关联性分析,最终基于上述分析结果构建配电网分布式电源配置优化 模型,通过求取目标函数最值来确定最优的分布式电源配置优化方案,全文采用某线路的覆冰数据及基于 IEEE 33 节点配电系统进行仿真实验。


评估电力系统脆弱性的指标主要分为结构脆弱性指标和状态脆弱性指标,结构脆弱性指标模型基于复杂网络理论,将电网的发电机、变电站母线视为网络图中的节点,输电线路视为网络图中的节点之间的连边,通过建立相应的模型,如:自然连通度、平均最短路径比、聚类系数、电抗阶数等来辨识电网中的关键节点和关键边。状态脆弱性指标模型输入为电力系统在运行时的状态数据,如:节点电压值,节点注入功率,线路的实际阻抗值,来进行电网的脆弱性评估,但指标未考虑到电网的实际拓扑结构,容易忽视关键结构和线路。因此,两种模型从不同层面进行脆弱性评估,结果过于单一和片面,不具有客观性,无法得到更为全面综合的脆弱性指标。


📚2 运行结果


8078404327e74f4aad3122fbece5e1ca.png

cff930d8019d4f619f848bd3ef0ea73d.png

013e92267f4e416a8f9664369e334e67.png


🎉3 参考文献

部分理论来源于网络,如有侵权请联系删除。


[1]马宇帆. 考虑极端天气线路脆弱性的配电网分布式电源配置优化模型[D].云南大学,2020.DOI:10.27456/d.cnki.gyndu.2020.002225.


🌈4 Matlab代码实现


相关文章
|
2天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
基于PSO优化的CNN-GRU-Attention的时间序列回归预测matlab仿真
摘要: 本文介绍了运用粒子群优化(PSO)调整深度学习模型超参数以提升时间序列预测性能的方法。在比较了优化前后的效果(Ttttttttttt12 vs Ttttttttttt34)后,阐述了使用matlab2022a软件的算法。文章详细讨论了CNN、GRU网络和注意力机制在时间序列预测中的作用,以及PSO如何优化这些模型的超参数。核心程序展示了PSO的迭代过程,通过限制和调整粒子的位置(x1)和速度(v1),寻找最佳解决方案(gbest1)。最终,结果保存在R2.mat文件中。
基于PSO优化的CNN-GRU-Attention的时间序列回归预测matlab仿真
|
8天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
基于PSO优化的CNN-LSTM-Attention的时间序列回归预测matlab仿真
该文档介绍了使用MATLAB2022A中PSO优化算法提升时间序列预测模型性能的过程。PSO优化前后对比显示了优化效果。算法基于CNN、LSTM和Attention机制构建CNN-LSTM-Attention模型,利用PSO调整模型超参数。代码示例展示了PSO的迭代优化过程及训练、预测和误差分析环节。最终,模型的预测结果以图形形式展示,并保存了相关数据。
|
13天前
|
机器学习/深度学习 算法 网络架构
matlab使用贝叶斯优化的深度学习:卷积神经网络CNN
matlab使用贝叶斯优化的深度学习:卷积神经网络CNN
12 0
|
14天前
|
机器学习/深度学习 算法 网络架构
matlab使用贝叶斯优化的深度学习
matlab使用贝叶斯优化的深度学习
19 0
|
21天前
|
机器学习/深度学习 算法
基于GA优化的CNN-LSTM-Attention的时间序列回归预测matlab仿真
时间序列预测是许多领域中的核心问题,如金融市场分析、气候预测、交通流量预测等。近年来,深度学习在时间序列分析上取得了显著的成果,尤其是卷积神经网络(CNN)、长短时记忆网络(LSTM)和注意力机制(Attention)的结合使用
|
4月前
|
Perl
【MFAC】基于全格式动态线性化的无模型自适应控制(Matlab代码)
【MFAC】基于全格式动态线性化的无模型自适应控制(Matlab代码)
|
4月前
【数值分析】迭代法求方程的根(附matlab代码)
【数值分析】迭代法求方程的根(附matlab代码)
|
4月前
【数值分析】Jacobi、Seidel和Sor迭代法求解线性方程组(附matlab代码)
【数值分析】Jacobi、Seidel和Sor迭代法求解线性方程组(附matlab代码)
|
4月前
【数值分析】二分法求方程的根(附matlab代码)
【数值分析】二分法求方程的根(附matlab代码)
|
22天前
|
存储 人工智能 机器人
【Matlab】Matlab电话拨号音合成与识别(代码+论文)【独一无二】
【Matlab】Matlab电话拨号音合成与识别(代码+论文)【独一无二】

热门文章

最新文章