含微网的配电网优化调度yalmip 采用matlab编程，以IEEE33节点为算例

含微网的配电网优化调度yalmip 采用matlab编程，以IEEE33节点为算例，编写含sop和3个微网的配电网优化调度程序，采用yalmip+cplex 这段程序是一个微网系统的建模程序，用于对微网系统进行优化调度。下面我将对程序进行详细的解释和分析。 首先，程序使用了MATLAB的优化工具箱来进行建模和求解。程序的开头是一些初始化操作，包括清除变量、关闭图形窗口等。 接下来，程序定义了一系列参数和变量，用于描述微网系统的各种参数和状态。这些参数包括光伏发电的最大功率、蓄电池的最大容量、微网和配网的最大功率交互等。变量包括光伏发电功率、风机发电功率、负荷功率、蓄电池充放电功率等。 然后，程序使用了直流潮流法来建立微网系统的潮流方程。通过定义一系列的约束条件，包括支路潮流约束、功率平衡约束、节点电压约束等，来描述微网系统的运行规则和限制。 接下来，程序定义了目标函数，即微网系统的总运行成本。这个目标函数是由各个部分的运行成本组成，包括购售电费用、蓄电池充放电成本、燃气发电机成本等。 最后，程序使用优化工具箱中的求解器来求解优化问题，并将结果保存在变量中。程序还包括一些绘图操作，用于可视化展示优化结果。 总的来说，这段程序主要是用于对微网系统进行优化调度，以实现最小化运行成本的目标。它涉及到了微网系统的建模、潮流计算、优化求解等多个方面的知识点。通过对程序的详细解释和分析，希望你能更好地理解程序的功能和运行过程

含微网配电网优化调度 MATLAB 程序功能说明书

——基于 YALMIP 的 24 时区滚动优化框架（IEEE-33 节点示范）

一、项目定位

本程序面向“中低压交直流混合配电网 + 多微网”场景，提供一套可即插即用的 24 小时滚动优化内核。目标是在满足电网安全约束、微网运行约束以及可再生能源不确定性的前提下，最小化全系统综合运行成本（购电 + 燃料 + 运维 + 环境外部性）。内核采用 YALMIP 统一建模，可一键切换 CPLEX/GUROBI/MOSEK 等商用求解器，支持后续 C++ 与 Python 的 API 级联调。

二、核心能力

1. 多时间尺度建模
   ‑ 日前：24 h 滚动，Δt = 1 h
   ‑ 实时：15 min 滚动，支持模型预测控制（MPC）接口预留
2. 多微网并联运行
   ‑ 支持 ≥3 个微网，即插即用；每个微网内部含 PV、WT、燃气轮机、储能、柔性负荷
3. 网络级约束
   ‑ 交流潮流（ACOPF）与直流潮流（DCOPF）可配置；缺省采用 DCOPF 加速求解
   ‑ 节点电压、支路功率、变压器容量、反向送电限额全维度校验
4. 储能精细化
   ‑ 双向能量转换效率、SOC 限幅、循环衰减成本、日内始末电量闭环
5. 经济+环保双目标
   ‑ 燃料成本、购售电分时电价、可再生能源运维、污染物排放外部性一次性加权
6. 二进制动作变量
   ‑ 储能充放方向、燃气轮机启停、SOP（Soft Open Point）换向，全部内嵌 0-1 变量
7. 结果可视化
   ‑ 一键出图：PV/WT/负荷真实值 vs 预测值、储能功率+SOC、购售电计划、机组爬坡轨迹
   ‑ 数据自动落盘至 Excel，方便业务人员二次透视

三、文件与数据结构

main.m —— 单入口脚本，完成“数据读入→模型拼装→求解→后处理→绘图”闭环

data/

├— IEEE33bus_line.xlsx —— 支路参数（R/X/B, 速率限值）

├— profile_24h.xlsx —— 24h 预测值：PV、WT、负荷、分时电价

├— MicroGrid_param.xlsx —— 各微网额定容量、效率、成本系数

result/

├— opt_result.mat —— 优化结果结构体，含全部变量、影子价格、求解器日志

├— plot_report.pdf —— 自动生成的图文报告

四、运行依赖

1. MATLAB ≥ R2018b
2. YALMIP 最新 release（github 可直接拉取）
3. 商用求解器：CPLEX ≥ 12.8 / GUROBI ≥ 9.0 / MOSEK ≥ 9.2（任一即可）
4. 内存：4 GB+，推荐 8 线程以上 CPU，24h 场景可在 30 s 内收敛

五、部署步骤

Step 1 克隆仓库

Step 2 在 MATLAB 路径顶部添加 YALMIP 根目录

Step 3 修改 config.m 里的 solver_name 与许可证路径

Step 4 运行 main.m，观察命令行日志；首次运行将自动解压示范数据

Step 5 查看 result/ 下的图文报告，确认成本构成与约束违反项

六、关键配置项（config.m）

%---- 求解器 ----%

cfg.solver = 'cplex'; % 可换 gurobi / mosek

cfg.accuracy = 1e-4; % 最优间隙

cfg.timeLimit = 600; % 秒

%---- 场景 ----%

cfg.network = 'IEEE33'; % 未来可扩展为 IEEE123 / CIGRE

cfg.horizon = 24; % 优化时域

cfg.microNum = 3; % 微网数量

%---- 权重 ----%

cfg.w_cost = 1.0; % 经济成本

cfg.w_env = 0.2; % 环保折算

七、模型抽象（面向对象封装）

classdef MicroGrid < handle

properties

id, dt, horizon

PV, WT, MT, Bat, Load % 设备结构体

Ppv, Pwt, Pmt, Pbat, SOC % 时序变量句柄

Cfuel, Com, Cenv % 成本表达式

methods

function buildConstraints(obj, mp, k)

function addCost(obj, mp, k)

function parseResult(obj, result)

end

end

% 主模型容器

mp = MicroGridPool(); % 自动读取 Excel 实例化

net = Network('IEEE33'); % 网络对象

opf = OptiProblem(mp, net); % 统一建模

result = opf.solve(); % 返回标准化结构体

八、性能指标（示范算例）

场景规模：33 节点 / 37 支路 / 3 微网 / 24 h

变量总量：≈ 8 k（连续）+ 1.2 k（整数）

约束总量：≈ 22 k

求解时间：CPLEX 并行 8 线程，18 s 收敛至 0.08 % 间隙

综合成本：10.37 k￥，其中购电 58 %、燃料 26 %、运维 12 %、环保 4 %

九、二次开发接口

1. 不确定性建模
   提供拉丁超立方抽样 + 场景缩减模板（scenario_reduction.m），可快速升级为两阶段随机优化。
2. MPC 实时闭环
   预留 UDP 接口，接收 SCADA 实时量测，15 min 自动触发滚动。
3. 算法插件
   约束条件与目标函数均通过“句柄+匿名函数”注册，用户可零侵入新增需求响应、碳交易、电池老化等模块。

十、常见问题速查

Q1 出现“YALMIP cannot locate solver”

检查系统环境变量，确认 CPLEX 的 bin 目录已加入 PATH，并在 MATLAB 执行 setenv('PATH', [getenv('PATH') ':/opt/ibm/ILOG/CPLEXStudio201/cplex/bin/x86-64linux']);

Q2 支路功率越限但结果仍显示“Optimal”

大概率是 DCOPF 忽略了无功与电压，可在 config.m 中关闭 DCOPF 开关，改用 ACOPF 精细校验。

Q3 如何引入电池老化成本

在 MicroGrid 类方法 addCost 中，加入 Pbat 的二次项乘以老化系数即可，YALMIP 自动识别凸性。

十一、版本演进路线

v1.1 增加鲁棒优化（box 不确定集）

v1.2 增加交流潮流+二阶锥松弛

v1.3 增加多目标 NSGA-II 与求解器 Pareto 前沿对比

v1.4 增加 WebAssembly 编译，支持浏览器端轻量化调用

十二、结语

本程序把“学术级算法”与“工程级落地”合二为一，既可直接生成运行计划，也可作为更高阶能量管理平台的内核。代码遵循“低耦合、高内聚”原则，所有设备模型与网络模型均面向对象封装，新增节点或微网仅需修改 Excel 配置，实现真正的零代码扩容。