电气互联系统有功-无功协同优化模型

news2024/10/5 13:58:42

目录

1 主要内容

模型示意图

目标函数

程序亮点

2 部分程序

3 程序结果

4 程序链接


主要内容

本程序基本复现《“碳中和”目标下电气互联系统有功-无功协同优化模型》,文献模型提供了一个很好的创新思路,把常规电气互联系统的调度和有功无功优化结合起来,增加可再生能源无功、电容器、SVC、OLTC等调节设备,采用二阶锥松弛法对配网模型非线性约束进行凸松弛,采用大M法对离散无功补偿装置的投切容量进行线性化表达,将模型转换为混合整数二阶锥规划问题 进行求解,注意:目标函数和原文献不一致,采用购电成本最小和网损最小为目标,并增加电压偏差最小作为可选项(由于非线性,需要采用gurobi才能求解此目标),其他两个采用cplex即可求解。

  • 模型示意图

注意:本程序采用以修改的IEEE33节点配电网和比利时20节点配气网耦合形成的电气互联系统作为测试算例,虽然设备安装位置以及参数和文献会存在细微差别,但是文献中的设备模型以及约束内容基本实现,是个很好的学习资料。
  • 目标函数

采用购电成本最小和网损最小为目标,并增加电压偏差最小作为可选项(由于非线性,需要采用gurobi才能求解此目标),其他两个采用cplex即可求解。
目标函数代码:
%%%% PDN 购电成本最小
Ele_price = [361.28 333.13 304.97 286.75 264.18 292.15 433.93 683.00 863.30 784.88 629.56 556.88 ... 
       533.63 517.60 489.99 470.52 521.10 709.54 1010.67 1213.17 1178.29 930.13 614.56 439.71]; % 24h电价 元/MW*h
Ele_price = Ele_price * 1e4; % 元/p.u.*h
Obj_grid = Ele_price * Pgrid';
%%%% 网损最小
for t = 1:24
  Obj_Ploss24(t) = sum(I2(1:32,t) .* R); % 
end
Obj_Ploss = sum(Obj_Ploss24); 
%%%% 电压偏差最小
% Obj_Vol = sum(sum(U2 - 1.05^2*ones(33,24))); % 电压偏差要用 gurobi gap设定才易求解
  • 程序亮点

  1. 程序整体比较大,有500余行,包括潮流约束、设备出力约束、无功约束以及线性化部分,涵盖内容比较广泛,学习的“料”够足。
  2. 最近很多咨询答疑讲解的,这种较大的模型会专门录制讲解视频,敬请期待

部分程序

% 二阶锥约束,数学表达式是转换成标准二阶锥,此处用一般形式,方便编程
    Cons_SOC = [Cons_SOC, I2 .* U2(L_i,:) >= P.^2 + Q.^2];
for t = 1:NT  
    for i = 1:NL
%%%%% 含 离散电容器组 的相关约束
        if ~isempty(find(Ind_ComCap == L_j(i))) % 安装补偿电容
            Cj_count(t) = Cj_count(t) + 1;
            % 式 28 delta:σ   式中Ci_min那儿少写了一个uj
            Cons_Q = [Cons_Q, Q(i,t) - X(i)*I2(i,t) + ...
                 0.5*(U2(L_j(i),t)*Cj_min(Cj_count(t),1) + Sj(Cj_count(t))*(2^0*dlt{Cj_count(t)}(1,t) + 2^1*dlt{Cj_count(t)}(2,t) + 2^2*dlt{Cj_count(t)}(3,t))) + ...
                              Qg_SVC(L_j(i),t) ...
                              == QkidLine(i,t) + Qd(L_j(i),t)];  
        for  m = 1:v+1  % 含离散电容补偿的电压线性化约束 Eq38
             Cons_U = [Cons_U, U2(L_j(i),t) - M*(1-xd{Cj_count(t)}(m,t)) <= dlt{Cj_count(t)}(m,t) <= U2(L_j(i),t) + M*(1-xd{Cj_count(t)}(m,t))];
             Cons_U = [Cons_U, -M*xd{Cj_count(t)}(m,t) <= dlt{Cj_count(t)}(m,t) <= M*xd{Cj_count(t)}(m,t)];
        end
        Cons_U = [Cons_U, 0 <= ... % Eq39
                    2^0*xd{Cj_count(t)}(1,t)+ 2^1*xd{Cj_count(t)}(2,t) + 2^2*xd{Cj_count(t)}(3,t) ...
                    <= (Cj_max(Cj_count(t),1) - Cj_min(Cj_count(t),1))/Sj(Cj_count(t),1)]; 
    else % 未安装补偿电容 的 无功平衡约束
        Cons_Q = [Cons_Q, Q(i,t) - X(i)*I2(i,t) + Qg_SVC(L_j(i),t) + Qg_WT(L_j(i),:) == QkidLine(i,t) + Qd(L_j(i),t)]; 
    end
%%%%% 含 OLTC 的相关约束
        if ~isempty(find(Ind_OLTC == i)) % 含OTLC的支路的线性化约束 
            OTLC_count(t) = OTLC_count(t)+1; % t时刻 第1个OLTC, 第2个OlTC
            Cons_U = [Cons_U, sum(y_j{OTLC_count(t)}(:,t)./T_OLTC(:,t).^2,1) == U2(L_i(i),t) - (R(i)*P(i,t) + X(i)*Q(i,t))]; % OLTC所在支路电压差
            % 以下为OLTC相关约束
            for k = 1:n_OLTC
                Cons_U = [Cons_U, -M*(1-e_ij{OTLC_count(t)}(k,t)) + U2(L_j(i),t) <= y_j{OTLC_count(t)}(k,t) <= U2(L_j(i),t) + M*(1-e_ij{OTLC_count(t)}(k,t))];
                Cons_U = [Cons_U, -M*e_ij{OTLC_count(t)}(k,t) <= y_j{OTLC_count(t)}(k,t)<= M*e_ij{OTLC_count(t)}(k,t)];
            end
            Cons_U = [Cons_U,sum(e_ij{OTLC_count(t)}(:,t),1) == 1]; % 某一时刻 在11个档位中,只能有一个为1
        else
            % 不含OTLC的支路
            Cons_U = [Cons_U, U2(L_j(i),t)== U2(L_i(i),t) - 2*(R(i)*P(i,t)+X(i)*Q(i,t)) + (R(i)^2+X(i)^2)*I2(i,t)];
        end
    end
end
% 一些边界约束
    Cons_P = [Cons_P, repmat(Pmin,1,24) <= P <= repmat(Pmax,1,24)]; % 线路潮流约束
  Cons_P = [Cons_P, WT_Pg_min <= Pg_WT <= WT_Pg_max]; % 风机出力有功P上下限约束
  Cons_P = [Cons_P, PV_Pg_min <= Pg_PV <= PV_Pg_max]; % 光伏出力有功P上下限约束
    Cons_Q = [Cons_Q, Qg_WT_min <= Qg_WT <= Qg_WT_max];  % 风机出力无功P上下限约束
  Cons_Q = [Cons_Q, repmat(SVC_min,1,24) <= Qg_SVC(Ind_SVC,:) <= repmat(SVC_max,1,24)]; % 安装了SVC节点, 将 Qg_SVC出力限定在 上下限内
    
    Cons_U = [Cons_U, U2_min <= U2 <= U2_max]; % 节点电压 上下限约束
%     Cons_P = [Cons_P, Pgrid >= 0]; 
    Cons_Q = [Cons_Q, Qgrid >= 0];
    Cons_I = [Cons_I, I2 >= 0 ];
% GDN 约束条件
    Cons_GDN = [];
    alpha = repmat(alpha_Cmn,1,24);
%%%% 气流平衡约束 + A_GS*(GasStorge_out-GasStorge_in) 
  Cons_GDN = [Cons_GDN, A_GW*GasWell - A_GP*GasFlow - A_GC*(alpha.*GasComp) - A_GT_GDN*GasGT- Gas_Demand == zeros(20,24)]; %  
%%%% 气流-气压耦合约束 转为 二阶锥约束
    Cons_GDN = [Cons_GDN, GasFlow.^2 <= repmat(K_Pipe.^2,1,24) .* GasPre(P_m,:) - repmat(K_Pipe.^2,1,24) .*GasPre(P_n,:) ];
%%%% 节点气压 约束
     Cons_GDN = [Cons_GDN, GasPre(P_m,:) >= GasPre(P_n,:)]; % GDN中气流方向预定, 从上至下, 故气压首端大于末端
    gama = repmat(gama_Cmn,1,24);
  Cons_GDN = [Cons_GDN, GasPre(Comp_n,:) <= gama .* GasPre(Comp_m,:)];  % 压缩机两端气压
  Cons_GDN = [Cons_GDN,repmat(Pre_min.^2,1,24) <= GasPre <= repmat(Pre_max.^2,1,24)]; % 所有节点气压的边界约束
 
%%%%% 各天然气源出力 约束
  Cons_GDN = [Cons_GDN,zeros(n_GW,24) <= GasWell  <= repmat(G_GW_max,1,24)]; % 气源上下限/ kcf
%%%% 各管道流量约束
    Cons_GDN = [Cons_GDN, 0 <= GasFlow <= 100];

程序结果

4 程序链接

点击直达!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/445581.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

【Linux】-关于Linux的指令(上)

作者&#xff1a;小树苗渴望变成参天大树 作者宣言&#xff1a;认真写好每一篇博客 作者gitee:gitee 如 果 你 喜 欢 作 者 的 文 章 &#xff0c;就 给 作 者 点 点 关 注 吧&#xff01; TOC 前言 今天我们来讲关于Linux的基本指令&#xff0c;博主讲的指令会对应着Windows…

Java 8中新特性Stream的详细理解和使用

Java 8中新特性Stream的基本理解和使用 Stream基本概念 Stream流是来自数据源的元素队列并支持聚合操作 **元素&#xff1a;**是特定类型的对象&#xff0c;是数据源形成的一个队列。Java中Stream不会存储元素&#xff0c;而是按需计算 数据源&#xff1a;Stream流数据的来…

自定义函数 | R语言批量计算组间差值

批量字符替换、数值大小比较并重新赋值 cal_repeat()函数的实际操作1.不考虑处理变量。考虑多变量和指定2列变量的情况&#xff08;长数据&#xff09;&#xff1a;2.考虑处理变量。考虑多处理&#xff0c;多变量的情况&#xff08;长数据&#xff09;&#xff1a;3.考虑处理变…

Node【Global全局对象】

文章目录 &#x1f31f;前言&#x1f31f;Global全局对象&#x1f31f;Global对象属性与方法&#x1f31f;Global对象属性&#x1f31f;process&#x1f31f;Buffer类&#x1f31f;console &#x1f31f;写在最后 &#x1f31f;前言 哈喽小伙伴们&#xff0c;新的专栏 Node 已…

华为OD机试真题(Java),最优策略组合下的总的系统消耗资源数(100%通过+复盘思路)

一、题目描述 在通信系统中有一个常见的问题是对用户进行不同策略的调度&#xff0c;会得到不同系统消耗的性能。 假设由N个待串行用户&#xff0c;每个用户可以使用A/B/C三种不同的调度策略&#xff0c;不同的策略会消耗不同的系统资源。 请你根据如下规则进行用户调度&…

netty源码阅读--服务启动

背景 netty是一个非常成熟的NIO框架&#xff0c;众多apache的顶级项目底层通信框架都是用的是netty,本系列博客主要是记录自己复习netty源码的过程&#xff0c;重在理解netty的关键如&#xff1a;如何启动&#xff0c;如何接受网络数据、netty的内存管理机制以及编解码器等&am…

【KingSCADA】如何建立硬件系统及相关变量

小伙伴们大家好&#xff0c;我是雷工&#xff01; 本篇学习了解KingSCADA3.8如何建立硬件系统及相关变量&#xff0c;以下为学习过程和操作记录。 一、前言 本篇主要讲解如何定义设备&#xff0c;如何定义变量。 KingSCADA3.8的采集系统是指负责和现场设备进行通讯&#xff0…

通过azure学生认证拿到一年服务器使用权

通过azure学生认证 因为国内备案被迫找其他服务器 开始我买了一个华为的服务器&#xff0c;大家都知道&#xff0c;在国内&#xff0c;服务器是需要备案的。如果你备案过的话&#xff0c;就知道这个是非常麻烦的事情。时间久不说。过程也是非常的繁琐。这个繁琐的过程&#x…

《Linux基础》06. 进程管理 · 服务管理

Linux基础-06 1&#xff1a;进程管理1.1&#xff1a;查看进程1.1.1&#xff1a;ps1.1.2&#xff1a;pstree1.1.3&#xff1a;top 1.2&#xff1a;终止进程1.2.1&#xff1a;kill1.2.2&#xff1a;killall 2&#xff1a;服务管理2.1&#xff1a;运行级别2.2&#xff1a;服务查看…

每日一练2023.4.17-2023.4.18

数轴上的bfs 农夫约翰被通知&#xff0c;他的一只奶牛逃逸了&#xff01;所以他决定&#xff0c;马上出发&#xff0c;尽快把那只奶牛抓回来&#xff0e; 他们都站在数轴上&#xff0e;约翰在N(0≤N≤100000)处&#xff0c;奶牛在K(0≤K≤100000)处&#xff0e;约翰有 两种办…

门控循环神经网络学习笔记

在介绍门控循环神经网络之前&#xff0c;先简单介绍循环神经网络的基本计算方式&#xff1a; 循环神经网络之称之为“循环”&#xff0c;因为其隐藏状态是循环利用的&#xff1a; 上一次输入计算出的隐藏状态与当前的输入结合&#xff0c;得到当前隐藏状态。 cur_output, cur…

【嵌入式笔/面试】嵌入式软件基础题和真题总结——操作系统

在学习的时候找到几个十分好的工程和个人博客&#xff0c;先码一下&#xff0c;内容都摘自其中&#xff0c;有些重难点做了补充&#xff01; 才鲸 / 嵌入式软件笔试题汇总 嵌入式与Linux那些事 阿秀的学习笔记 小林coding 百问网linux 嵌入式软件面试合集 2022年春招实习十四面…

电脑丢失的dll文件怎么一键修复?修复dll方法分享

电脑丢失的dll文件怎么一键修复&#xff1f;电脑状况常常让人遇到各种问题&#xff0c;其中“DLL文件丢失”是最常见的问题之一。在这篇文章中&#xff0c;我们会介绍为何会出现DLL文件丢失的问题&#xff0c;以及提供一种简单、快捷的DLL文件修复方法。 一.为何会出现DLL文件丢…

vue使用vue-mapvgl实现烟台市各区县行政区绘制、三维柱状图

一、效果展示 二、地图组件&#xff1a; vue-mapvgl https://docs.guyixi.cn/vue-mapvgl/#/ 三、代码 main.js //vue-mapvGL import VueBMap from vue-bmap-gl; import vue-bmap-gl/dist/style.css import VueMapvgl from vue-mapvgl; Vue.use(VueBMap); Vue.use(VueMapvg…

c++算法——算法章节-时间空间复杂度

算法开章咯 这次是csp-j组算法 枚举法常用排序合集hash一维前缀和vector结构体queuestack贪心-简单贪心区间递归二分setmap二叉树图的遍历-邻接矩阵迷宫问题-dfs-深度优先搜素bfs-广度优先搜索动态规划-简单动态规划-01背包动态规划-背包-多重背包二分答案 算法是什么嘛&…

腾讯云轻量4核8G12M应用服务器带宽、月流量详细性能评测

腾讯云轻量4核8G12M应用服务器带宽&#xff0c;12M公网带宽下载速度峰值可达1536KB/秒&#xff0c;折合1.5M/s&#xff0c;每月2000GB月流量&#xff0c;折合每天66GB&#xff0c;系统盘为180GB SSD盘&#xff0c;地域节点可选上海、广州或北京&#xff0c;4核8G服务器网来详细…

0基础同学如何快速入门学Python

转自&#xff1a;https://www.zhihu.com/question/596253606/answer/2994169972 想学Python的小伙伴&#xff0c;这里给你们汇总了&#xff1a;学习资源、平台、小白环境配置、相关课程、书籍资料&#xff01;并且&#xff0c;附送学习方法以及计划制定。 一、可以了解到Pyth…

Appuploader证书申请教程

转载&#xff1a;IOS证书制作教程 点击苹果证书 按钮 点击新增 输入证书密码&#xff0c;名称 这个密码不是账号密码&#xff0c;而是一个保护证书的密码&#xff0c;是p12文件的密码&#xff0c;此密码设置后没有其他地方可以找到&#xff0c;忘记了只能删除证书重新制作&…

还在精神内耗?还在焦虑?可以看看这个

作为一个即将毕业的本科生&#xff0c;总是会不由自主的焦虑。因为不考研&#xff0c;所以显得和同学们格格不入&#xff0c;每天都在进行精神内耗&#xff0c;但是我不经意间看到了一个东西-《邓宁克鲁格效应》 上述的四个阶段刻画出了一条典型的“大师养成之路”。但大师毕竟…

华为三层交换机命令集合,已经分好类了,网工建议收藏!

你好&#xff0c;这里是网络技术联盟站。 本文给大家带来的是华为三层交换机的命令集合&#xff0c;我已经分好类&#xff0c;大家可以收藏备用&#xff01; 一、系统管理命令 1.1 查看版本信息 display version此命令用于查看交换机的版本信息&#xff0c;包括交换机的软件…