MATLB|分布式能源的选址与定容IEEE30节点实现

简介: MATLB|分布式能源的选址与定容IEEE30节点实现

1 分布式能源的选址与定容

分布式电源(DG)作为发展智能电网的重要组成部分,具有减轻环境污染、降低网络损耗以及提


高电能质量等优点。按 DG 所使用的一次能源可以主要分为两类:可再生能源 DG 和不可再生能源


DG。可再生能源 DG 主要包括小型风力发电及太阳能光伏发电,其特点是出力受自然条件因素制约,不受调度人员控制;不可再生能源 DG 主要包括燃气轮机发电、燃料电池发电及天然气发电等,其特点是具有很好的调节能力,调度人员可对其发出的有功 P 和无功 Q 进行控制。研究表明,DG 并网对配电网有很大影响,包括电压水平、网损、可靠性等方面,且其影响程度与 DG 的安装位置及容量密切相关。合理的安装位置及容量可以有效改善配电网电压质量、减小有功损耗、提高系统负荷率。配置不合理将适得其反,甚至威胁电网的安全稳定运行。因此,为充分发挥DG 对配电网的积极影响,在规划阶段应对接入配电网的 DG 在最佳安装位置与装机容量两个方面进行重点研究。


2 运行结果

部分代码:

 function ybus=ybuspg_ds33
line_dat=Ldat33;
b_dat=Bdat33;
fb=line_dat(:,2);tb=line_dat(:,3);
Res=line_dat(:,4);
Xe=line_dat(:,5);
Bs=line_dat(:,6);   % 接地导纳, B/2...     
a = line_dat(:,7);              % 抽头设定值..
z = Res + 1i*Xe;                    % 阻抗矩阵...
y = 1./z;                       % 节点导纳
b = 1i*Bs;                        % 使 B 为虚部...
nb = max(max(fb),max(tb));      % 节点个数...
ybus = zeros(nb,nb);               % 初始化节点导纳矩阵..
 br=max(line_dat(:,1));  % br= 支路数
 bus=max(line_dat(:,3)); % bus= 节点个数
 baseMva=max(b_dat(:,7));   % 基准功率
 baseKv=12.62; % 基准电压
 z=zeros(bus,bus);
 zpu=zeros(bus,bus);
 for ii=1:br
      x=line_dat(ii,2);
      y=line_dat(ii,3);
 z(x,y)=complex(line_dat(ii,4),line_dat(ii,5)); % 在 pu 中转换 a 和 y
 zpu(x,y)=z(x,y)*baseMva/(((baseKv)^2)*1000);
 end
 ybus=zeros(bus,bus);
for ii=1:br
    x=line_dat(ii,2);
      y=line_dat(ii,3);
    ybus(x,y)= -(1/zpu(x,y))/a(x);
    ybus(y,x)= -(1/zpu(x,y))/a(x);
    ybus(x,x)= ((ybus(x,x)-ybus(x,y))/a(x))+(1i*(line_dat(ii,6)/2));
    ybus(y,y)= (ybus(y,y)-ybus(y,x)/a(x));
end
ybus;
 function ybus=ybuspg_ds33
line_dat=Ldat33;
b_dat=Bdat33;
fb=line_dat(:,2);tb=line_dat(:,3);
Res=line_dat(:,4);
Xe=line_dat(:,5);
Bs=line_dat(:,6);   % 接地导纳, B/2...     
a = line_dat(:,7);              % 抽头设定值..
z = Res + 1i*Xe;                    % 阻抗矩阵...
y = 1./z;                       % 节点导纳
b = 1i*Bs;                        % 使 B 为虚部...
nb = max(max(fb),max(tb));      % 节点个数...
ybus = zeros(nb,nb);               % 初始化节点导纳矩阵..
 br=max(line_dat(:,1));  % br= 支路数
 bus=max(line_dat(:,3)); % bus= 节点个数
 baseMva=max(b_dat(:,7));   % 基准功率
 baseKv=12.62; % 基准电压
 z=zeros(bus,bus);
 zpu=zeros(bus,bus);
 for ii=1:br
      x=line_dat(ii,2);
      y=line_dat(ii,3);
 z(x,y)=complex(line_dat(ii,4),line_dat(ii,5)); % 在 pu 中转换 a 和 y
 zpu(x,y)=z(x,y)*baseMva/(((baseKv)^2)*1000);
 end
 ybus=zeros(bus,bus);
for ii=1:br
    x=line_dat(ii,2);
      y=line_dat(ii,3);
    ybus(x,y)= -(1/zpu(x,y))/a(x);
    ybus(y,x)= -(1/zpu(x,y))/a(x);
    ybus(x,x)= ((ybus(x,x)-ybus(x,y))/a(x))+(1i*(line_dat(ii,6)/2));
    ybus(y,y)= (ybus(y,y)-ybus(y,x)/a(x));
end
ybus;


3 Matlab代码实现

相关文章
|
1月前
|
分布式计算 Hadoop
Hadoop-27 ZooKeeper集群 集群配置启动 3台云服务器 myid集群 zoo.cfg多节点配置 分布式协调框架 Leader Follower Observer
Hadoop-27 ZooKeeper集群 集群配置启动 3台云服务器 myid集群 zoo.cfg多节点配置 分布式协调框架 Leader Follower Observer
47 1
|
3月前
|
存储 调度 文件存储
分布式锁设计问题之当发生节点重启时发往该节点的请求会如何解决
分布式锁设计问题之当发生节点重启时发往该节点的请求会如何解决
|
3月前
|
算法
分布式锁设计问题之重建节点锁信息时要分为多个阶段如何解决
分布式锁设计问题之重建节点锁信息时要分为多个阶段如何解决
|
3月前
分布式锁设计问题之节点A向节点C发起对R1的加锁请求如何解决
分布式锁设计问题之节点A向节点C发起对R1的加锁请求如何解决
|
3月前
|
Oracle 关系型数据库
分布式锁设计问题之Oracle RAC保证多个节点写入内存Page的一致性如何解决
分布式锁设计问题之Oracle RAC保证多个节点写入内存Page的一致性如何解决
|
4月前
分布式篇问题之集群(Cluster)模式主控节点的高可用性问题如何解决
分布式篇问题之集群(Cluster)模式主控节点的高可用性问题如何解决
|
6月前
|
缓存 网络协议 算法
Golang简单实现 分布式缓存+一致性哈希+节点再平衡(gossip + consistent + rebalance)
Golang简单实现 分布式缓存+一致性哈希+节点再平衡(gossip + consistent + rebalance)
163 0
|
NoSQL Redis
114分布式电商项目 - Redis集群(节点增加删除)
114分布式电商项目 - Redis集群(节点增加删除)
49 1
|
算法
【分布式能源的选址与定容】基于多目标粒子群算法分布式电源选址定容规划研究(Matlab代码实现)
【分布式能源的选址与定容】基于多目标粒子群算法分布式电源选址定容规划研究(Matlab代码实现)
152 0
|
1月前
|
NoSQL Java Redis
太惨痛: Redis 分布式锁 5个大坑,又大又深, 如何才能 避开 ?
Redis分布式锁在高并发场景下是重要的技术手段,但其实现过程中常遇到五大深坑:**原子性问题**、**连接耗尽问题**、**锁过期问题**、**锁失效问题**以及**锁分段问题**。这些问题不仅影响系统的稳定性和性能,还可能导致数据不一致。尼恩在实际项目中总结了这些坑,并提供了详细的解决方案,包括使用Lua脚本保证原子性、设置合理的锁过期时间和使用看门狗机制、以及通过锁分段提升性能。这些经验和技巧对面试和实际开发都有很大帮助,值得深入学习和实践。
太惨痛: Redis 分布式锁 5个大坑,又大又深, 如何才能 避开 ?

热门文章

最新文章

下一篇
无影云桌面