# 基于结点电压法的配电网状态估计算法matlab仿真

1.程序功能描述

2.测试软件版本以及运行结果展示
MATLAB2022a版本运行

3.核心程序

    %Jacobian = [Jacobian_1_1 Jacobian_1_2;
%            Jacobian_2_1 Jacobian_2_2;
%            Jacobian_3_1 Jacobian_3_2;
%            Jacobian_4_1 Jacobian_4_2;
%            Jacobian_5_1 Jacobian_5_2];

[Jacobian_1_1,Jacobian_1_2] = func_Jacobian_1(Len_IVM,Num_Bus);

[Jacobian_2_1,Jacobian_2_2] = func_Jacobian_2(V_est,Ang_est,G,B,Index_real_power_injection,FROM_BUS,Len_IRPI,Num_Bus);

[Jacobian_3_1,Jacobian_3_2] = func_Jacobian_3(V_est,Ang_est,G,B,Index_reactive_power_injection,FROM_BUS,Len_IRP,Num_Bus);

[Jacobian_4_1,Jacobian_4_2] = func_Jacobian_4(V_est,Ang_est,G,B,Index_real_powerflow,FROM_BUS,TO_BUS,Len_IRPS,Num_Bus);

% Measurement Jacobian, Jacobian..
Jacobian = [Jacobian_1_1 Jacobian_1_2;
Jacobian_2_1 Jacobian_2_2;
Jacobian_3_1 Jacobian_3_2;
Jacobian_4_1 Jacobian_4_2;
Jacobian_5_1 Jacobian_5_2];
Gm              = Jacobian'*inv(Error)*Jacobian;
%计算误差
r               = Values - h;
%进行状态估计
dE              = inv(Gm)*(Jacobian'*inv(Error)*r);
Vector_est      = Vector_est + Step*dE;
Ang_est(2:end)  = Vector_est(1:Num_Bus-1);
V_est           = Vector_est(Num_Bus:end);
Times           = Times + 1;
Error_aim       = mean(abs(dE));
errors(Times-1) = Error_aim;
h_est{Times-1}  = h;
pause(0.001);
end

disp('状态估计结果');
disp('网络节点 --- 电压幅度    --- 电压相位角度');
for m = 1:Num_Bus
fprintf('%4d        ',m);
fprintf('%8.8f     ',V_est(m));
fprintf('%8.8f  ',Ang_est(m));
fprintf('\n');
end

figure;
subplot(211);
plot(1:Num_Bus,V_est,'-bs',...
'LineWidth',1,...
'MarkerSize',6,...
'MarkerEdgeColor','k',...
'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);
grid on;
xlabel('节点号');
ylabel('电压估计值');
subplot(212);
plot(1:Num_Bus,Ang_est,'-bs',...
'LineWidth',1,...
'MarkerSize',6,...
'MarkerEdgeColor','k',...
'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);
grid on;
xlabel('节点号');
ylabel('电压角度估计值');

figure;
plot(errors,'-bs',...
'LineWidth',1,...
'MarkerSize',6,...
'MarkerEdgeColor','k',...
'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);
grid on;
xlabel('迭代次数');
ylabel('状态估计误差');

figure;
subplot(211);
plot(abs(Values),'b-*');
hold on
plot(abs(h_est{2}),'r-s');
grid on;
legend('真实值','估计值');
xlabel('测量值编号');
ylabel('电压幅度');
title('初始条件下实际值和估计值的误差对比');
subplot(212);
plot(abs(Values),'b-*');
hold on
plot(abs(h_est{end}),'r-s');
grid on;
legend('真实值','估计值');
xlabel('测量值编号');
ylabel('电压幅度');
title('完成估计之后实际值和估计值的误差对比');
27_004m


4.本算法原理

4.1 结点电压法的基本原理

    在配电网中，每个结点都连接有多条支路，每条支路上都有电流流过。根据KCL，流入结点的电流等于流出结点的电流之和。而每条支路上的电流又可以通过该支路上的电压和阻抗来计算。因此，可以通过结点电压方程来表示结点电压和支路电流之间的关系。

配电网状态估计的求解方法一般采用迭代法，如高斯-牛顿法（Gauss-Newton method）或莱文贝格-马夸尔特法（Levenberg-Marquardt method）。这些方法的基本思想是从一个初始估计值出发，通过迭代计算来逐步逼近最优解。

在每次迭代中，首先根据当前的状态估计值计算量测函数的值，然后计算目标函数及其梯度。接着，根据目标函数的梯度和一定的搜索方向来确定状态变量的更新量。最后，更新状态变量并判断是否满足收敛条件。如果满足收敛条件，则输出状态估计结果；否则，继续迭代计算。


4.2 结点电压法在配电网状态估计中的应用

   在实际应用中，结点电压法通常与其他方法相结合来提高状态估计的精度和可靠性。例如，可以与最小二乘法相结合来处理量测数据的误差；可以与卡尔曼滤波器相结合来实现动态状态估计；可以与人工智能算法相结合来处理量测数据的异常值和缺失值等。


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1. **功能描述**: 提出了一个去抖动缓冲区感知调度器，结合用户终端的缓冲状态减少服务中断。该算法通过动态调整数据包发送速率以优化网络延迟和吞吐量。 2. **测试结果**: 使用MATLAB 2022a进行了仿真测试，结果显示De-Jitter Buffer算法在网络拥塞时比RR调度算法更能有效利用资源，减少延迟，并能根据网络状态动态调整发送速率。 3. **核心程序**: MATLAB代码实现了调度逻辑，包括排序、流量更新、超时和中断处理等功能。 仿真结果和算法原理验证了De-Jitter Buffer算法在无线网络调度中的优势。
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