配电网络扩展规划:考虑使用概率性能源生产和消费概况的决策(Matlab代码实现)

简介: 配电网络扩展规划:考虑使用概率性能源生产和消费概况的决策(Matlab代码实现)

1 概述

电力系统(EPS)不断扩展,以满足消费者对电力的需求。在这种情况下,配电系统扩展规划 (PESD) 的作用是确定配电网络扩展的指导方针。除了 SEP 的扩展之外,分布式发电机组 (DG) 等新技术的现代化和出现也是影响电力系统的因素,从而影响配电网络的质量和可靠性。有几个因素会影响能源分配网络,例如,新消费者的加入、能源消耗的增加、负载曲线的变化以及 DG 的增加。在这种情况下,能源分销商寻求优化 PESD 开发的技术,并制定配电线路的重新供电计划(用更大容量的元件替换),其当前容量已经超过了工作计划。因此,这项工作的目的是提出对技术规划方法的调整,以考虑使用电能产生和消耗的随机曲线。在进行的案例研究中,可以计算当前负载并找到总线中的电压,从而估计负载超过 66% 的电缆的更换。此外,在模拟潮流和排列发电点和用电点后,可以计算重新为整个网络供电的成本。


本文分为 3 个部分:第一部分介绍了相关数学模型。第二部分介绍了评估负荷和发电变化对配电网络影响的方法。最后,在最后一部分,介绍了模拟的概率方面。


2 数学模型

   

详细数学模型见第四部分。

3 算例仿真

本文代码完成了80%.

相关文章
|
28天前
|
机器学习/深度学习 算法 网络架构
基于yolov2深度学习网络的人脸检测matlab仿真,图像来自UMass数据集
**YOLOv2算法在MATLAB2022a中实现人脸检测:** 展示6个检测结果图,利用Darknet-19进行特征提取,网络每个网格预测BBox,包含中心偏移、尺寸、置信度和类别概率。多任务损失函数结合定位、置信度和分类误差。程序加载预训练模型,遍历图像,对检测到的人脸以0.15阈值画出边界框并显示。
|
5天前
|
机器学习/深度学习 算法 计算机视觉
m基于Yolov2深度学习网络的人体喝水行为视频检测系统matlab仿真,带GUI界面
MATLAB 2022a中使用YOLOv2算法对avi视频进行人体喝水行为检测,结果显示成功检测到目标。该算法基于全卷积网络,通过特征提取、锚框和损失函数优化实现。程序首先打乱并分割数据集,利用预训练的ResNet-50和YOLOv2网络结构进行训练,最后保存模型。
14 5
|
6天前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 网络架构
Matlab用深度学习循环神经网络RNN长短期记忆LSTM进行波形时间序列数据预测
Matlab用深度学习循环神经网络RNN长短期记忆LSTM进行波形时间序列数据预测
21 8
|
8天前
|
机器学习/深度学习 传感器 数据可视化
MATLAB用深度学习长短期记忆 (LSTM) 神经网络对智能手机传感器时间序列数据进行分类
MATLAB用深度学习长短期记忆 (LSTM) 神经网络对智能手机传感器时间序列数据进行分类
24 1
MATLAB用深度学习长短期记忆 (LSTM) 神经网络对智能手机传感器时间序列数据进行分类
|
13天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 并行计算
Matlab用深度学习长短期记忆(LSTM)神经网络对文本数据进行分类
Matlab用深度学习长短期记忆(LSTM)神经网络对文本数据进行分类
15 0
|
13天前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 网络架构
matlab使用长短期记忆(LSTM)神经网络对序列数据进行分类
matlab使用长短期记忆(LSTM)神经网络对序列数据进行分类
17 0
|
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
|
17天前
|
机器学习/深度学习 算法
【MATLAB】GA_ELM神经网络时序预测算法
【MATLAB】GA_ELM神经网络时序预测算法
288 9
|
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)

热门文章

最新文章