考虑充电负荷空间可调度特性的分布式电源与电动汽车充电站联合配置方法(matlab代码)

简介: 考虑充电负荷空间可调度特性的分布式电源与电动汽车充电站联合配置方法(matlab代码)

1 主要内容

该程序复现博士文章《互动环境下分布式电源与电动汽车充电站的优化配置方法研究》第四章《考虑充电负荷空间可调度特性的分布式电源与电动汽车充电站联合配置方法》,本章构建了考虑充电负荷空间可调度特性的分布式电源与电动汽车充电站联合配置模型,以年化社会总成本最小为目标确定配电系统中分布式电源与电动汽车充电站的最佳安装位置和安装容量。该模型以线性化的Distflow潮流方程表征系统中各个状态量间的关系,并应用二阶锥模型进行求解。最后,本章将IEEE-33节点配电系统与江苏地区一个实际的地理区域相耦合,并以此为算例系统对光伏电站、微型燃 气轮机、电动汽车充电站的最优配置方案进行了求解,验证了所构建模型的有效性。

  • 目标函数

该部分目标函数考虑比较全面,因此也是复现的难点之一。
  • 电动汽车负荷建模

  • 算例系统图

  • 程序亮点
本程序将33节点系统和实际地理图有机结合,充分考虑了电动车充电备选节点和调度具体的影响,最终规划得到分布式电源、充电桩等的配置结果,很有参考价值!

2 部分代码

Jz=inv(J);%求解雅可比矩阵逆矩阵
B4j=Jz(33:64,33:64);%求解得到B4j值,未考虑平衡节点
B4=[B4j,zeros(32,1);zeros(1,33)];%得到包含平衡节点的B4
%%
branch = mpc.branch;
branch(:,3) = branch(:,3)*100/(12.66^2);%求阻抗标幺值
r=real(branch(:,3));
x=imag(branch(:,3));
r=r(1:32);
x=x(1:32);
upstream=zeros(nb,nl);%代表流入节点支路
dnstream=zeros(nb,nl);%代表流出节点支路
for i=1:32
    upstream(i,i)=1;
end
for i=[1:16,18:20,22:23,25:31]
    dnstream(i,i+1)=1;
end
dnstream(1,18)=1;
dnstream(2,22)=1;
dnstream(5,25)=1;
dnstream(33,1)=1;
Vmax=[1.05*1.05*ones(32,1);1.05*1.05*ones(1,1)];
Vmin=[0.95*0.95*ones(32,1);1.05*1.05*ones(1,1)];
Pgmax=[zeros(32,1);100.*ones(1,1)];
Qgmax=[zeros(32,1);100.*ones(1,1)];
%计算负荷矩阵
Pload=busd(:,7);
Qload=busd(:,8);
P1=repmat(ploadz,33,1).*repmat(Pload,1,4*T)/100;%有功负荷矩阵
Q1=repmat(ploadz,33,1).*repmat(Qload,1,4*T)/100;%无功负荷矩阵
P2=zeros(33,4*T*N);
Q2=zeros(33,4*T*N);
for i=1:4*T%转化为4*T*N列矩阵
    for j=1:N
    P2(:,5*i+j-5)=P1(:,i);
    Q2(:,5*i+j-5)=Q1(:,i);
    end
end
%定义变量
V = sdpvar(nb,4*T*N);%电压的平方
I = sdpvar(nl,4*T*N);%电流的平方
P = sdpvar(nl,4*T*N);%线路有功
Q = sdpvar(nl,4*T*N);%线路无功
Pg = sdpvar(nb,4*T*N);%发电机有功
Qg = sdpvar(nb,4*T*N);%发电机无功
Npv = intvar(8,1);%光伏节点安装数量
%pv = sdpvar(nb,4*T*N);
qv = sdpvar(nb,4*T*N);
qv_h=sdpvar(8,4*T*N);
%sv = sdpvar(nb,4*T*N);
Ng = intvar(6,1);%燃气轮机安装数量
pg = intvar(nb,4*T*N);
Constraints = [];
%光伏处理
unitpv=10*1e-5;%单位光伏容量
pv_h=repmat(Npv,1,4*T*N).*repmat(dw_pv,8,4*T).*unitpv/10;
pv=[zeros(4,4*T*N);pv_h(1,:);zeros(5,4*T*N);pv_h(2,:);zeros(2,4*T*N);pv_h(3,:);zeros(1,4*T*N);pv_h(4,:);zeros(3,4*T*N);pv_h(5,:);zeros(2,4*T*N);pv_h(6,:);zeros(5,4*T*N);pv_h(7,:);zeros(1,4*T*N);pv_h(8,:);zeros(2,4*T*N)];
sv_h=unitpv.*repmat(Npv,1,4*T*N);
sv=[zeros(4,4*T*N);sv_h(1,:);zeros(5,4*T*N);sv_h(2,:);zeros(2,4*T*N);sv_h(3,:);zeros(1,4*T*N);sv_h(4,:);zeros(3,4*T*N);sv_h(5,:);zeros(2,4*T*N);sv_h(6,:);zeros(5,4*T*N);sv_h(7,:);zeros(1,4*T*N);sv_h(8,:);zeros(2,4*T*N)];
% Constraints = [Constraints,pv>=0,pv<=repmat(unitpv.*Npv,1,4*T*N)];
% Constraints = [Constraints,pv>=0,pv<=repmat(unitpv.*Npv,1,4*T*N)];
for i=1:33
    for t=1:T
        Constraints = [Constraints,cone([pv(i,t);qv(i,t)],sv(i,t))];
    end
end
qv=[zeros(4,4*T*N);qv_h(1,:);zeros(5,4*T*N);qv_h(2,:);zeros(2,4*T*N);qv_h(3,:);zeros(1,4*T*N);qv_h(4,:);zeros(3,4*T*N);qv_h(5,:);zeros(2,4*T*N);qv_h(6,:);zeros(5,4*T*N);qv_h(7,:);zeros(1,4*T*N);qv_h(8,:);zeros(2,4*T*N)];
Constraints = [Constraints,Npv>=0,Ng>=0,Npv<=100];
%微燃机处理


3 程序结果


相关文章
|
1月前
|
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。
|
22天前
|
算法 数据安全/隐私保护 C++
基于二维CS-SCHT变换和扩频方法的彩色图像水印嵌入和提取算法matlab仿真
该内容是关于一个图像水印算法的描述。在MATLAB2022a中运行,算法包括水印的嵌入和提取。首先,RGB图像转换为YUV格式,然后水印通过特定规则嵌入到Y分量中,并经过Arnold置乱增强安全性。水印提取时,经过逆过程恢复,使用了二维CS-SCHT变换和噪声对比度(NC)计算来评估水印的鲁棒性。代码中展示了从RGB到YUV的转换、水印嵌入、JPEG压缩攻击模拟以及水印提取的步骤。
|
13天前
|
缓存 NoSQL 安全
玩转Redis!非常强大的Redisson分布式集合,少写60%代码
Redisson是Java的Redis客户端,提供实时数据平台服务,简化了分布式环境下的数据管理。它包含RList、RSet、RMap等分布式集合,支持ConcurrentMap和Set接口,确保线程安全和数据一致性。例如,RMap实现了本地缓存和监听器功能,允许数据监听和本地加速读取。此外,还提供了RSet的排序和去重功能,以及RQueue和RBlockingQueue等队列实现,支持阻塞操作。通过Redisson,开发者能轻松处理分布式系统的数据同步和操作。
|
23天前
|
存储 监控 分布式数据库
Scala代码在局域网监控软件中的分布式处理
该文介绍了如何使用Scala进行局域网监控数据的分布式处理。通过示例展示了利用Scala的并发能力进行数据收集,使用集合操作进行数据处理与分析,以及如何将处理结果存储到分布式数据库(如Cassandra)和自动提交到网站。Scala的并发处理能力和丰富库支持使其在分布式处理中表现出色。
76 3
|
1月前
|
调度
【核心完整复现】基于目标级联法的微网群多主体分布式优化调度
【核心完整复现】基于目标级联法的微网群多主体分布式优化调度
|
1月前
|
供应链 算法
基于分布式优化的多产消者非合作博弈能量共享(Matlab代码)
基于分布式优化的多产消者非合作博弈能量共享(Matlab代码)
|
1月前
|
算法
【免费】基于ADMM算法的多微网电能交互分布式运行策略(matlab代码)
【免费】基于ADMM算法的多微网电能交互分布式运行策略(matlab代码)
|
1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)
|
1月前
|
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