【配电网规划】SOCPR和基于线性离散最优潮流（OPF）模型的配电网规划( DNP )附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、研究背景与意义

随着分布式电源（如光伏、风电）的大规模接入以及电动汽车等新型负荷的快速增长，配电网的结构和运行特性发生了显著变化，其规划面临着更高的复杂性和不确定性 。传统的配电网规划方法难以适应这种变化，无法有效解决分布式电源接入带来的电压波动、潮流阻塞等问题。因此，寻求更先进、更有效的配电网规划模型和方法至关重要。

二阶锥规划松弛（SOCPR）和线性离散最优潮流（OPF）模型在处理复杂约束和优化目标方面具有独特优势，能够为配电网规划提供更精准的解决方案。基于这两种模型开展配电网规划（DNP）研究，有助于优化配电网的拓扑结构和设备配置，提高配电网的供电可靠性、运行经济性以及对分布式能源的消纳能力，对推动智能配电网的发展和实现能源的高效利用具有重要意义。

二、SOCPR 模型原理

2.1 基本概念

二阶锥规划（SOCP）是一种特殊的凸优化问题，在电力系统领域有着广泛应用。SOCPR 通过对交流最优潮流（AC - OPF）中的非线性约束进行松弛处理，将其转化为二阶锥约束，从而将原本复杂的非凸 AC - OPF 问题转化为凸的 SOCP 问题 。这种转化使得问题的求解变得更加高效和容易，并且在一定条件下，松弛后的 SOCP 问题的最优解与原 AC - OPF 问题的最优解相同，保证了求解结果的准确性。

2.2 约束条件与目标函数

在配电网规划应用中，SOCPR 模型的约束条件包括功率平衡约束、节点电压幅值约束、线路潮流约束等 。功率平衡约束确保系统中各节点的注入功率与流出功率相等；节点电压幅值约束保证节点电压在允许范围内，以维持电力系统的稳定运行；线路潮流约束限制线路中的有功和无功功率，避免线路过载。目标函数通常以系统运行成本最小化、网损最小化或投资成本最小化为目标，通过优化这些目标函数，实现配电网的经济高效运行。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

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2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

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2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

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