​✅作者简介热爱科研的Matlab仿真开发者擅长毕业设计辅导、数学建模、数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。 往期回顾关注个人主页Matlab科研工作室 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料个人信条格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。 内容介绍一、研究背景电力系统发展与挑战随着我国社会经济建设的快速发展电力系统技术不断进步正朝着智能电网的目标迈进不同规模智能电网的互连实现了电力资源的优化分配。配电网处于电力系统末端不仅为用户提供稳定供电还负责合理分配各节点负荷在电力系统中具有关键作用。然而电力系统在突发事件特别是自然灾害面前表现出显著的脆弱性国内外各类电力事故频发严重影响电力系统稳定和社会经济发展。西部配电网面临的特殊挑战我国西部地形地貌复杂多数城镇位于山区配电网的安全性、稳定性和可靠性更容易受到极端天气的严重影响如冰冻灾害、雷电灾害、火灾、滑坡和地震等。在电力需求持续增长、能源挑战日益严峻的背景下极端天气对配电网安全性和稳定性的巨大威胁亟待解决。因此推进极端天气下配电网分布式电源配置优化研究对于提高配电网可靠性、降低灾害危害、实现灾害预警和优化决策具有重要意义。二、电力系统脆弱性分析脆弱性定义电力系统脆弱性由国外学者最先提出用于描述电力系统在遭受外界自然环境或人为攻击时抵御干扰并恢复到正常结构与运行状态的能力。相同外界条件攻击下破坏程度越低的电网脆弱性越低反之则越高。脆弱性分类结构脆弱性作为评价电网结构的指标通过评估电网结构脆弱性并寻找薄弱环节可预防事故发生。核心研究方向是运用复杂网络理论判别电网结构脆弱性、预测连锁故障发生可能性。降低电网结构脆弱性需使网络更加均匀即减小网络电气介数的基尼系数。状态脆弱性指电网受扰动或故障后状态变量的变化及向临界值逼近的特点从运行状态角度反映抵抗连锁故障或连锁扰动的能力。科学评价当前系统脆弱特性、辨识潜在危险既能对薄弱环节及时提出改进措施又能为电网安全运行和早期预警提供有价值数据参考。三、配电网覆冰过程多元混沌时间序列模型配网结构以含分布式电源DG和储能ES的 IEEE33 节点配电网为算例进行分析其网络与线路参数可参考相关文献。该配电网中实线代表支路虚线表示联络开关节点编号标注清晰系统最大负荷为 3715kW 2300kvar。主元分析覆冰形成与多种微气象因子相关现场采集的微气象因子包括温度、湿度、风速、风向、日照强度和气压。但将所有因子作为模型输入会存在变量冗余和噪声干扰降低模型泛化性能。利用主元分析法对历史覆冰及微气象数据进行分析发现环境温度、空气湿度、风向、日照强度这四项微气象因子的累积贡献率达到 0.8787%超过 85%因此确定这四项为主要因子风速和大气压力两项因子不再考虑。相空间重构由于配电网线路覆冰过程具有非线性和多变量特性可视其为混沌时间序列过程采用重构相空间方法处理覆冰微气象多变量参数与非线性覆冰负荷变化。混沌特性验证Lyapunov 指数用于定量描述类似初值产生的轨迹随时间指数分离情况。对覆冰厚度及微气象因子时间序列进行混沌特性验证时只需计算覆冰负荷、温度、湿度、风向、日照强度时间序列的最大 Lyapunov 指数。若所有时间序列的最大 Lyapunov 指数大于 0则判定配电网线路覆冰过程具有混沌特性。四、分布式电源初步待选位置方案考虑天气影响的脆弱性指标通过分析极端天气下配电网线路脆弱性指标指标值越高表明该线路受雷击灾害影响越大。在确定分布式电源接入位置时需考虑天气因素因为受天气影响大的线路其附近分布式电源也会受影响。根据指标值线路 2、15、18、20、26 和 28 的指标值均在 0.01 以下明显低于其他线路因此分布式电源待选接入位置优先考虑节点编号 2,15,18,20,25,26,28。故障线路与分布式电源接入假设配电网线路 2 和线路 5 发生故障配电网被分为三条线路其中线路 I 仍与主网相连暂不考虑接入分布式电源。线路 II 和线路 III 形成死岛因此仅考虑在线路 II 和线路 III 中接入分布式电源且假设每条线路仅接入一台分布式电源。五、程序实现与特点极端天气灾害分析程序针对配电网覆冰灾害和雷击灾害展开分析。对于覆冰灾害先利用主元分析法处理微气象因子剔除多余影响因子基于降维结果采用自相关法和伪最近邻法计算微气象因子时间序列的最佳延迟时间和最小嵌入维数依据最大 Lyapunov 指数判定微气象因子时间序列具有混沌特性最终重构多变量混沌时间序列的相空间。对于雷击灾害将杆塔雷击跳闸事件分为三个层级运用层次分析法确定各层事件影响因子权重加权组合各级事件概率获取最终雷击概率并与设定风险等级比较判断杆塔雷击跳闸风险高低。⛳️ 运行结果 部分代码dw_pvpv./sum(pv)*10;%单位光伏发电 delta_T1; N24; S_sopi10.002; S_sopj10.002; %SOP容量 A_sop0.02; %SOP损耗 EESmin0.05;EESmax0.15;capmax2;capmin0.2;%蓄电池充放电及容量限制 r_ijBranch(:,4); x_ijBranch(:,5); %p_Solar(5,:)0.05.*dw_pv;p_Solar(11,:)0.05.*dw_pv;p_Solar(15,:)0.05.*dw_pv;p_Solar(22,:)0.05.*dw_pv;p_Solar(31,:)0.05.*dw_pv;%分布式功率 q_Solarp_Solar.*0.05;%无功按照有功的0.05倍 %% 定义决策变量 x_pv_stbinvar(1,33);%光伏位置x_pv_ssdpvar(1);%容量 x_ess_ 参考文献[1]马宇帆.考虑极端天气线路脆弱性的配电网分布式电源配置优化模型[D].云南大学,2020.更多创新智能优化算法模型和应用场景可扫描关注1.机器学习/深度学习类BP、SVM、RVM、DBN、LSSVM、ELM、KELM、HKELM、DELM、RELM、DHKELM、RF、SAE、LSTM、BiLSTM、GRU、BiGRU、PNN、CNN、XGBoost、LightGBM、TCN、BiTCN、ESN、Transformer、模糊小波神经网络、宽度学习等等均可~方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断2.组合预测类CNN/TCN/BiTCN/DBN/Transformer/Adaboost结合SVM、RVM、ELM、LSTM、BiLSTM、GRU、BiGRU、Attention机制类等均可可任意搭配非常新颖~3.分解类EMD、EEMD、VMD、REMD、FEEMD、TVFEMD、CEEMDAN、ICEEMDAN、SVMD、FMD、JMD等分解模型均可~4.路径规划类旅行商问题TSP、车辆路径问题VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划EVRP、 双层车辆路径规划2E-VRP、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化等等~5.小众优化类生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划2E-VRP、充电车辆路径规划EVRP、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位、冷链、时间窗、多车场等、选址优化、港口岸桥调度优化、交通阻抗、重分配、停机位分配、机场航班调度、通信上传下载分配优化、微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统BMSSOC/SOH估算粒子滤波/卡尔曼滤波、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进扰动观察法/电导增量法、电动汽车充放电优化、微电网日前日内优化、储能优化、家庭用电优化、供应链优化\智能电网分布式能源经济优化调度虚拟电厂能源消纳风光出力控制策略多目标优化博弈能源调度鲁棒优化等等均可~6.原创改进优化算法适合需要创新的同学原创改进2025年的波动光学优化算法WOO以及三国优化算法TKOA、白鲸优化算法BWO等任意优化算法均可保证测试函数效果一般可直接核心