基于Matlab分析的电力系统可视化研究

news2024/11/23 10:38:01

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码及数据

💥1 概述

电力系统可视化研究是电力系统分析中一项具有挑战性的任务。随着智能电网等新概念的兴起，电网可视化的需求变得更加突出。在现代电力系统中，电网不仅需要在分布级别进行分析，还需要考虑到双向和主动配置的复杂性。

首先，电力系统的分布级别分析是电网可视化研究中的一个重要方面。传统的电力系统分析主要集中在传输和配电网的整体运行状态上，而忽略了分布级别的细节。然而，随着可再生能源的快速发展和分布式能源的普及，分布级别的分析变得越来越重要。电网可视化技术可以将大量的分布式能源资源和负荷信息直观地展示出来，帮助电力系统运营商和用户更好地了解和管理电网的运行状态。

其次，双向和主动配置是现代电力系统中的新特点，也是电网可视化研究中的挑战之一。传统的电力系统是单向供电的，而现代电力系统中的双向供电和主动配置使得电网的分析变得更加复杂。双向供电意味着电力可以从用户侧向电网注入，同时也可以从电网向用户侧流动。主动配置则是指电网能够根据实时需求进行调整和优化。电网可视化技术需要能够准确地展示电力流动的方向和实时的配置调整情况，以便电力系统运营商和用户能够及时做出相应的决策。

最后，智能电网的兴起也对电网可视化提出了更高的要求。智能电网是一种基于先进的通信和信息技术的电力系统，它具有自动化、智能化和互联互通的特点。智能电网的出现使得电网可视化需要更加全面地展示电力系统的各个组件之间的相互作用和信息交互。电网可视化技术需要能够实时地获取和处理大量的数据，并将其以直观的方式展示出来，以帮助电力系统运营商和用户更好地理解和管理智能电网的运行情况。

综上所述，电力系统可视化研究在电力系统分析中具有重要的意义和挑战。随着智能电网等新概念的兴起，电网可视化的需求变得更加突出。电网可视化技术需要能够在分布级别、双向和主动配置的情况下进行准确的分析和展示，以帮助电力系统运营商和用户更好地理解和管理电网的运行状态。

📚2 运行结果

部分代码：

%% Add nodes' name in last layer, to prevent being covered by other layers
gp = plot(graph_object,'Layout','layered');
%---
labels = gp.NodeLabel;
gp.NodeLabel = [];
gp.XData = graph_plot_object.XData;
gp.YData = graph_plot_object.YData;
gp.LineStyle = 'none';gp.Marker = 'none';

label_custom_color = [0.85 0.5 0];
font = 'Arial';
for i=1:length(labels)
text(gp.XData(i)+2, gp.YData(i)+5,labels(i),...
'fontsize', 8,'FontName', font, 'Color',label_custom_color, ...
'FontSmoothing', 'on', 'FontWeight', 'bold');
end
%% set figure margine
ax = gca;
outerpos = ax.OuterPosition;
ti = ax.TightInset;
left = outerpos(1) + ti(1);
bottom = outerpos(2) + ti(2);
ax_width = outerpos(3) - ti(1) - ti(3);
ax_height = outerpos(4) - ti(2) - ti(4);
ax.Position = [left bottom ax_width ax_height];

%% save graph as a pdf
%print('Study case grid','-dpdf','-fillpage')
print('output\Study case grid','-dpdf')