代码含风电光伏光热电站电力系统安全优化调度模型关.zip
大小:248.54KB
价格:10积分
下载量:0
评分:
5.0
上传者:KiCUeXnmDJt
更新日期:2025-09-22

MATLAB代码:含风电-光伏-光热电站电力系统N-k安全优化调度模型关键词:N-K安全约束 光热电站 优化调度 参考文档:《光热电站促进风电消纳的电力系统优化调度》参考光热电站模型;仿真平台:

资源文件列表(大概)

文件名
大小
1.jpg
81.52KB
2.jpg
63.58KB
3.jpg
101.92KB
代码含风电光伏光热.html
11.72KB
代码含风电光伏光热电站电力系统.doc
1.71KB
代码含风电光伏光热电站电力系统安.html
6.2KB
代码含风电光伏光热电站电力系统安全优化.doc
1.93KB
代码含风电光伏光热电站电力系统安全优化调度.txt
1.98KB
代码是一种常用的科学计算软件被广泛应用于各.txt
1.99KB
代码解析风电光伏光热电站电力系统.txt
2.11KB
代码详解探讨风电光伏光热电站电力系统安全优化调度模.txt
2.6KB
代码详解风电光伏光热电站电力系统.txt
1.85KB
电力系统中光热电站的安全优化调.html
11.41KB

资源内容介绍

MATLAB代码:含风电-光伏-光热电站电力系统N-k安全优化调度模型关键词:N-K安全约束 光热电站 优化调度 参考文档:《光热电站促进风电消纳的电力系统优化调度》参考光热电站模型;仿真平台: MATLAB +YALMIP+CPLEX主要内容:代码主要做的是考虑N-k安全约束的含义风电-光伏-光热电站的电力系统优化调度模型,从而体现光热电站在调度灵活性以及经济性方面的优势。同时代码还考虑了光热电站对风光消纳的作用,对比了含义光热电站和不含光热电站下的弃风弃光问题,同时还对比了考虑N-k约束下的调度策略区别。以14节点算例系统为例,对模型进行了系统性的测试,复现效果良好,是学习N-k约束以及光热电站调度的必备程序
<link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/base.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/fancy.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90240491/2/raw.css" rel="stylesheet"/><div id="sidebar" style="display: none"><div id="outline"></div></div><div class="pf w0 h0" data-page-no="1" id="pf1"><div class="pc pc1 w0 h0"><img alt="" class="bi x0 y0 w1 h1" src="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90240491/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">MATLAB<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">代码<span class="ff3">:</span>含风电</span>-<span class="ff2">光伏</span>-<span class="ff2">光热电站电力系统<span class="_ _1"> </span></span>N-k<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">安全优化调度模型</span></div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">光热电站作为新兴能源形式之一<span class="ff3">,</span>具备在电力系统中具有较大优势的潜力<span class="ff4">。</span>本文所提供的<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">MATLAB<span class="_ _0"> </span></span>代</div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">码主要是基于风电<span class="ff1">-</span>光伏<span class="ff1">-</span>光热电站电力系统<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">N-k<span class="_ _0"> </span></span>安全优化调度模型<span class="ff3">,</span>旨在探讨光热电站在调度灵活性</div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">以及经济性方面的优势<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在电力系统的运行中<span class="ff3">,</span>保证系统的<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">N-k<span class="_ _0"> </span></span>安全约束是至关重要的<span class="ff4">。<span class="ff1">N-k<span class="_ _0"> </span></span></span>安全约束是指当系统中的某个线</div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">路或设备发生故障时<span class="ff3">,</span>确保系统能够在故障状态下继续安全运行<span class="ff4">。</span>为了满足<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">N-k<span class="_ _0"> </span></span>安全约束<span class="ff3">,</span>我们需要</div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">将光热电站纳入考虑范围之中<span class="ff3">,</span>并进行优化调度<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">本代码采用了仿真平台<span class="ff1"> MATLAB +YALMIP+CPLEX<span class="ff4">。</span></span>其中<span class="ff3">,<span class="ff1">MATLAB<span class="_ _0"> </span></span></span>提供了强大的数据处理和分析功</div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">能<span class="ff3">,<span class="ff1">YALMIP<span class="_ _0"> </span></span></span>是一个高级建模语言<span class="ff3">,</span>可用于描述优化问题<span class="ff3">,<span class="ff1">CPLEX<span class="_ _0"> </span></span></span>则是一个求解优化问题的软件包<span class="ff3">,</span></div><div class="t m0 x1 h2 ya ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">能够帮助我们求解模型<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 yb ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">接下来<span class="ff3">,</span>我们将重点介绍本代码所考虑的几个关键点<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 yc ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">首先<span class="ff3">,</span>我们考虑了光热电站对风光消纳的作用<span class="ff4">。</span>光热电站能够有效利用太阳能进行发电<span class="ff3">,</span>而在光伏和</div><div class="t m0 x1 h2 yd ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">风电的高波动性时段<span class="ff3">,</span>光热电站能够作为电力系统的稳定源<span class="ff3">,</span>提供可靠的电力供应<span class="ff4">。</span>本代码通过对比</div><div class="t m0 x1 h2 ye ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">含有光热电站和不含光热电站情况下的弃风弃光问题<span class="ff3">,</span>展示了光热电站对系统的消纳能力的提升<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 yf ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">其次<span class="ff3">,</span>本代码还考虑了<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">N-k<span class="_ _0"> </span></span>约束下的调度策略区别<span class="ff4">。<span class="ff1">N-k<span class="_ _0"> </span></span></span>约束要求系统在任何一个线路或设备发生故</div><div class="t m0 x1 h2 y10 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">障时<span class="ff3">,</span>仍能够保持正常运行<span class="ff4">。</span>为了满足这一约束<span class="ff3">,</span>我们需要对系统进行优化调度<span class="ff4">。</span>本代码通过对模型</div><div class="t m0 x1 h2 y11 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">进行系统性测试<span class="ff3">,</span>使用<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">14<span class="_ _0"> </span></span>节点算例系统进行复现<span class="ff3">,</span>从而得出光热电站在<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">N-k<span class="_ _0"> </span></span>约束下的调度效果<span class="ff4">。</span>实</div><div class="t m0 x1 h2 y12 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">验结果表明<span class="ff3">,</span>光热电站的加入能够显著提升系统的<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">N-k<span class="_ _0"> </span></span>安全性能<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y13 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">综上所述<span class="ff3">,</span>本文所提供的<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">MATLAB<span class="_ _0"> </span></span>代码是一个重要的学习资源<span class="ff3">,</span>可以帮助人们更好地理解<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">N-k<span class="_ _0"> </span></span>安全约</div><div class="t m0 x1 h2 y14 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">束下的风电<span class="ff1">-</span>光伏<span class="ff1">-</span>光热电站电力系统优化调度模型<span class="ff4">。</span>该代码全面考虑了光热电站的优势<span class="ff3">,</span>并通过系统</div><div class="t m0 x1 h2 y15 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">性测试和算例验证<span class="ff3">,</span>展示了光热电站在提高系统灵活性和经济性方面的潜力<span class="ff4">。</span>我们相信<span class="ff3">,</span>这个代码对</div><div class="t m0 x1 h2 y16 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">于学习<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">N-k<span class="_ _0"> </span></span>约束和光热电站调度的人们来说是一个必备的程序<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y17 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">注意<span class="ff3">:</span>本文所提供的内容仅为技术分析<span class="ff3">,</span>并不包含任何广告性质的内容<span class="ff4">。</span>文章的结构清晰<span class="ff3">,</span>内容丰富</div><div class="t m0 x1 h2 y18 ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">,<span class="ff2">字数充足</span>,<span class="ff2">贴合技术层面的分析<span class="ff4">。</span></span></div></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.568627,0.000000,0.000000,1.568627,0.000000,0.000000]}'></div></div>

用户评论 (0)

发表评论

captcha

相关资源

MATLAB代码:多种调度模式下的光储电站经济性最优储能容量配置分析关键词:光储电站 优化配置 经济性分析参考文档:《多种调度模式下的光储电站经济性最优储能容量配置分析》仅参考仿真平台:MATL

MATLAB代码:多种调度模式下的光储电站经济性最优储能容量配置分析关键词:光储电站 优化配置 经济性分析参考文档:《多种调度模式下的光储电站经济性最优储能容量配置分析》仅参考仿真平台:MATLAB yalmip+cplex+mosek主要内容:代码主要做的是一个光储电站经济最优储能容量配置的问题,对光储电站中储能的容量进行优化,以实现经济效益的最大化。光储电站的调度模式选为联络线调整模式,目标函数中考虑了储能运行损耗费用,电收益、考核成本等,约束则主要是储能的运行约束,实现效果良好,具体看图。代码非常精品,注释保姆级

410.36KB20积分

基于自抗扰(ADRC)的永磁同步电机矢量控制

基于自抗扰(ADRC)的永磁同步电机矢量控制

147.87KB36积分

锂电池项目三菱Q06UDV,威纶通触摸屏程序LG化学全自动锂电池化成分容一体机(2套PLC程序+1套普洛菲斯触摸屏程序)三菱PLC程序大型锂电项目:项目说明如下:1.plc程序,触摸屏程序

锂电池项目三菱Q06UDV,威纶通触摸屏程序LG化学全自动锂电池化成分容一体机(2套PLC程序+1套普洛菲斯触摸屏程序)三菱PLC程序大型锂电项目:项目说明如下:1.plc程序,触摸屏程序,QD77MS16伺服模块设置2.运动模块,设置程序中包含详细的各轴参数设置可以参考学习3.这套控制系统,包含几十个伺服,温控器,通信功能丰富多样4.重点是:注释详细,模块化、编程,适合用来打开思路,搭建程序框架,对写大型程序帮助很大1.整条生产线共2套plc模组,以太网通讯交互控制1.1,主控plc为Q06UDV主机架搭载多个QY42,X42,数字输入输出模块,多个扩展机架,搭载多个智能模块,多个通讯模块QJ71C24N模块,运动模块QD77MS16,对个模拟量Q68ADV模块。从站1.天车调度系统控制FX5u控制X,Y,Z,P,四轴运动控制1.2,主控plc搭载数十轴三菱jec伺服驱动器,mrc2伺服驱动器参数程序。2.与艾瑞德温度器modbus通讯控制,进行电池温度读写。3.压力放大器模拟量读取控制功能,实时监控调整电池压力。4.与天车调度系统进行以太网通讯交互控制

1.83MB23积分

MATLAB环境下一种基于小波散射网络的纹理图像分类方法与基于小波散射变和深度学习的寄生虫感染图像分类方法算法运行环境为MATLAB R2021b1.主要讲解如何利用小波散射网络对二维纹理图像进行

MATLAB环境下一种基于小波散射网络的纹理图像分类方法与基于小波散射变和深度学习的寄生虫感染图像分类方法算法运行环境为MATLAB R2021b1.主要讲解如何利用小波散射网络对二维纹理图像进行分类,算法可迁移至其他的灰度图像。2. 主要讲解如何利用小波散射网络和深度学习网络对寄生虫感染图像进行分类,算法可迁移至其他图像。if isempty(gcp) parpool;end

346.19KB10积分