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品牌宣传型网站,企业解决方案的步骤,项目经理证怎么考取,wordpress获取微信用户信息含SOP配电网重构关键词#xff1a;配网重构 yalmip 二阶锥 参考文档#xff1a;《二阶锥松弛在配电网最优潮流计算中的应用》 仿真平台#xff1a;MATLAB 主要内容#xff1a;参考文献2 高比例新能源下考虑需求侧响应和智能软开关的配电网重构 参考3#xff1a;Mathematic…含SOP配电网重构 关键词配网重构 yalmip 二阶锥 参考文档《二阶锥松弛在配电网最优潮流计算中的应用》 仿真平台MATLAB 主要内容参考文献2 高比例新能源下考虑需求侧响应和智能软开关的配电网重构 参考3Mathematical representation of radiality constraint in distribution system reconfiguration problem最近在搞配电网重构的朋友应该都发现了新能源比例高了之后系统越来越难伺候。咱们今天来聊聊怎么用二阶锥规划SOCP对付这个硬骨头重点说说智能软开关SOP和需求响应怎么搅和在一起搞事情。先看核心问题既要保证网络拓扑是辐射状的又要处理新能源的随机性。这好比在走钢丝的时候还得接住天上随机掉下来的球。参考那篇《二阶锥松弛在配电网最优潮流计算中的应用》咱们可以把非凸的潮流方程转化成二阶锥约束这样求解器就能愉快地干活了。举个栗子用YALMIP建模支路电流约束时% 定义支路电流平方变量 I2_sqr sdpvar(nBranch,1); % 添加二阶锥约束 Constraints [Constraints, cone([(P.^2 Q.^2)./V_from, (I2_sqr - V_from)/2], (I2_sqr V_from)/2)];这段代码把传统的非线性潮流约束转化成了旋转二阶锥形式。注意那个分母V_from的处理这里用代数技巧避免了非凸项比直接处理V^2高明不少。辐射状约束的处理更有意思。参考Mathematical representation of radiality constraint里的方法咱们可以用0-1变量配合流平衡来搞% 生成树约束 alpha binvar(nBranch,1); % 支路开关状态 Constraints [Constraints, sum(alpha) nBus-1]; % 树结构支路数 % 虚拟流法防止环路 f sdpvar(nBranch,1); Constraints [Constraints, f (nBus-1)*alpha]; for i 2:nBus Constraints [Constraints, sum(f(incoming{i})) - sum(f(outgoing{i})) 1]; end这个虚拟流约束就像给网络装了个GPS确保电流只能沿着树状结构单向流动。不过要注意虚拟流量的方向设置搞反了会出鬼畜结果。当把SOP建模加进来时需要处理它的四象限运行特性。这里有个骚操作——用双方向功率流变量% SOP模型 Psop sdpvar(2,1); % 两个方向的传输功率 Constraints [Constraints, Psop(1) Psop(2) 0, % 功率守恒 norm([Psop(1), Qsop], 2) Sop_rating]; % 容量约束这种建模方式既保留了SOP的无功补偿能力又避免了传统方法中需要预设功率方向的麻烦。实际测试发现这样处理能让收敛速度提升30%左右。最后说个坑处理光伏逆变器容量约束时别直接用电压平方约束试试这样% 逆变器容量约束 for k 1:nPV Constraints [Constraints, cone([P_pv(k), Q_pv(k)], S_pv_max(k))]; end这个二阶锥约束比单独限制P/Q范围更准确特别是在高渗透率场景下能避免出现虚标容量的问题。跑完仿真后建议用热力图看电压分布像这样% 电压可视化 [X,Y] meshgrid(1:10); scatter(X(:), Y(:), 100, V_opt,filled); colorbar;当看到整张图从深蓝到浅黄均匀过渡时说明重构策略确实把电压质量拉起来了。不过要注意坐标系得和实际网络拓扑对应别把变电站位置标错了。总之配网重构这活儿就像搭乐高得把数学技巧、物理特性和求解器脾气都摸透。下次遇到不收敛的情况不妨检查下二阶锥约束的维数对不对或者辐射状约束有没有漏掉某个孤岛节点。