ZIP配网两阶段鲁棒优化调度模型：结合CCG算法与储能，33节点仿真下的动态无功优化求解,配网两阶段鲁棒优化调度模型：CCG算法求解，涉及储能与动态无功优化，以网损为目标，采用Matlab+Yalmip+C 1.03MB

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配网两阶段鲁棒优化调度模型：结合CCG算法与储能，33节点仿真下的动态无功优化求解,配网两阶段鲁棒优化调度模型：CCG算法求解，涉及储能与动态无功优化，以网损为目标，采用Matlab+Yalmip+Cplex仿真实现,配网两阶段鲁棒优化调度模型 关键词：两阶段鲁棒优化，CCG算法，储能 仿真算例采用33节点，采用matlab+yalmip+cplex编写，两阶段模型采用CCG算法求解。 模型中一阶段变量主要包括01变量和无功优化变量，核心变量主要存在于二阶段，因此在叠加二阶段变量优化过程中更容易得到最优解，所以有限次迭代即得到收敛的结果。 模型以网损为目标，包括功率平衡、网络潮流、电压电流、蓄电池出力以及无功设备出力等约束。 该程序主要是复现《两阶段鲁棒优化的主动配电网动态无功优化》-熊壮壮，具体文章内容可自行下载了解。 ,两阶段鲁棒优化; CCG算法; 储能; 网损; 功率平衡; 动态无功优化,鲁棒优化配网调度模型：CCG算法+储能应用实现及MATLAB仿真
<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/90404796/2/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/90404796/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">配网两阶段鲁棒优化调度模型</div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">摘要<span class="ff2">：</span>本文以配网鲁棒优化调度为研究目标<span class="ff2">，</span>采用两阶段的优化方法<span class="ff2">，</span>结合储能技术<span class="ff2">，</span>通过<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">CCG<span class="_ _1"> </span></span>算法</div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">求解<span class="ff2">，</span>实现对配电网的动态无功优化<span class="ff4">。</span>模型以网损为目标<span class="ff2">，</span>同时考虑功率平衡<span class="ff4">、</span>网络潮流<span class="ff4">、</span>电压电流</div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">、<span class="ff1">蓄电池出力以及无功设备出力等约束条件</span>。<span class="ff1">仿真算例采用<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">33<span class="_ _1"> </span></span>节点<span class="ff2">，</span>采用<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">matlab+yalmip+cplex</span></span></div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">编写<span class="ff2">，</span>通过有限次迭代即可得到收敛的结果<span class="ff4">。</span>本文通过复现<span class="ff4">《</span>两阶段鲁棒优化的主动配电网动态无功</div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">优化<span class="ff4">》<span class="ff3">-</span></span>熊壮壮的研究成果<span class="ff2">，</span>展示了该模型在实际应用中的可行性和有效性<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">1.<span class="_ _2"> </span><span class="ff1">引言</span></div><div class="t m0 x2 h2 y8 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">随着电力系统规模的不断扩大和负荷的快速增长<span class="ff2">，</span>配电网无功优化调度问题日益凸显<span class="ff4">。</span>传统的无</div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">功优化方法存在计算复杂度高<span class="ff4">、</span>收敛速度慢等问题<span class="ff2">，</span>无法满足实时性要求<span class="ff4">。</span>为了提高配电网的稳定性</div><div class="t m0 x1 h2 ya ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">和供电质量<span class="ff2">，</span>鲁棒优化调度方法应运而生<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 yb ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">2.<span class="_ _2"> </span><span class="ff1">鲁棒优化调度模型</span></div><div class="t m0 x2 h2 yc ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">鲁棒优化调度模型以最小化配电网网损为目标<span class="ff2">，</span>考虑到功率平衡<span class="ff4">、</span>网络潮流<span class="ff4">、</span>电压电流<span class="ff4">、</span>蓄电池</div><div class="t m0 x1 h2 yd ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">出力以及无功设备出力等约束条件<span class="ff4">。</span>模型分为两个阶段进行优化<span class="ff2">，</span>其中一阶段变量主要包括<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">01<span class="_ _1"> </span></span>变量</div><div class="t m0 x1 h2 ye ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">和无功优化变量<span class="ff2">，</span>二阶段变量则是核心变量<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 yf ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">3.<span class="_ _2"> </span><span class="ff1">两阶段优化方法</span></div><div class="t m0 x2 h2 y10 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">两阶段优化方法采用<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">CCG<span class="_ _1"> </span></span>算法进行求解<span class="ff4">。</span>该算法在叠加二阶段变量优化过程中更容易得到最优解</div><div class="t m0 x1 h2 y11 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">，<span class="ff1">从而加快了收敛速度<span class="ff4">。</span>通过有限次迭代即可得到稳定的最优解<span class="ff4">。</span></span></div><div class="t m0 x1 h2 y12 ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">4.<span class="_ _2"> </span><span class="ff1">储能技术在鲁棒优化调度中的应用</span></div><div class="t m0 x2 h2 y13 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">储能技术作为配电网鲁棒优化调度的重要手段之一<span class="ff2">，</span>在模型中起到了关键作用<span class="ff4">。</span>通过合理配置储</div><div class="t m0 x1 h2 y14 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">能设备和优化调度策略<span class="ff2">，</span>可以提高配电网的无功调节能力<span class="ff2">，</span>减少网损<span class="ff2">，</span>提高供电质量<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y15 ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">5.<span class="_ _2"> </span><span class="ff1">仿真实验与结果分析</span></div><div class="t m0 x2 h2 y16 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">本文采用<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">33<span class="_ _1"> </span></span>节点的仿真算例<span class="ff2">，</span>通过<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">matlab+yalmip+cplex<span class="_ _1"> </span></span>编写了优化调度程序<span class="ff4">。</span>通过实验</div></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.568627,0.000000,0.000000,1.568627,0.000000,0.000000]}'></div></div>
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