【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)

💥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:

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

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

📚2 运行结果

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

相关文章
|
6天前
|
算法 数据安全/隐私保护 计算机视觉
基于二维CS-SCHT变换和LABS方法的水印嵌入和提取算法matlab仿真
该内容包括一个算法的运行展示和详细步骤,使用了MATLAB2022a。算法涉及水印嵌入和提取,利用LAB色彩空间可能用于隐藏水印。水印通过二维CS-SCHT变换、低频系数处理和特定解码策略来提取。代码段展示了水印置乱、图像处理(如噪声、旋转、剪切等攻击)以及水印的逆置乱和提取过程。最后,计算并保存了比特率,用于评估水印的稳健性。
|
4天前
|
算法
MATLAB|【免费】融合正余弦和柯西变异的麻雀优化算法SCSSA-CNN-BiLSTM双向长短期记忆网络预测模型
这段内容介绍了一个使用改进的麻雀搜索算法优化CNN-BiLSTM模型进行多输入单输出预测的程序。程序通过融合正余弦和柯西变异提升算法性能,主要优化学习率、正则化参数及BiLSTM的隐层神经元数量。它利用一段简单的风速数据进行演示,对比了改进算法与粒子群、灰狼算法的优化效果。代码包括数据导入、预处理和模型构建部分,并展示了优化前后的效果。建议使用高版本MATLAB运行。
|
6天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
基于GWO灰狼优化的CNN-LSTM-Attention的时间序列回归预测matlab仿真
摘要: 本文介绍了使用matlab2022a中优化后的算法,应用于时间序列回归预测,结合CNN、LSTM和Attention机制,提升预测性能。GWO算法用于优化深度学习模型的超参数,模拟灰狼社群行为以求全局最优。算法流程包括CNN提取局部特征,LSTM处理序列依赖,注意力机制聚焦相关历史信息。GWO的灰狼角色划分和迭代策略助力寻找最佳解。
|
6天前
|
资源调度 算法 块存储
m基于遗传优化的LDPC码OMS译码算法最优偏移参数计算和误码率matlab仿真
MATLAB2022a仿真实现了遗传优化的LDPC码OSD译码算法,通过自动搜索最佳偏移参数ΔΔ以提升纠错性能。该算法结合了低密度奇偶校验码和有序统计译码理论,利用遗传算法进行全局优化,避免手动调整,提高译码效率。核心程序包括编码、调制、AWGN信道模拟及软输入软输出译码等步骤,通过仿真曲线展示了不同SNR下的误码率性能。
10 1
|
6天前
|
算法 Serverless
m基于遗传优化的LDPC码NMS译码算法最优归一化参数计算和误码率matlab仿真
MATLAB 2022a仿真实现了遗传优化的归一化最小和(NMS)译码算法,应用于低密度奇偶校验(LDPC)码。结果显示了遗传优化的迭代过程和误码率对比。遗传算法通过选择、交叉和变异操作寻找最佳归一化因子,以提升NMS译码性能。核心程序包括迭代优化、目标函数计算及性能绘图。最终,展示了SNR与误码率的关系,并保存了关键数据。
19 1
|
6天前
|
数据安全/隐私保护
地震波功率谱密度函数、功率谱密度曲线,反应谱转功率谱,matlab代码
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
|
6天前
|
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)
|
6天前
|
算法 调度
面向配电网韧性提升的移动储能预布局与动态调度策略(matlab代码)
面向配电网韧性提升的移动储能预布局与动态调度策略(matlab代码)
|
6天前
|
算法 调度
含多微网租赁共享储能的配电网博弈优化调度(含matlab代码)
含多微网租赁共享储能的配电网博弈优化调度(含matlab代码)

热门文章

最新文章