关键词:经济调度；网损；负荷分配；不考虑节点；某ke程小作ye；有意者加好友主题

原创于 2026-01-02 20:30:00 发布 · 393 阅读

9 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#gpt-3

关键词:经济调度；网损；负荷分配；不考虑节点；某ke程小作ye；有意者加好友主题:考虑网损的电力系统负荷经济分配

电力系统经济调度这事儿，本质上是个数学游戏。咱们要解决的问题很简单：给定了总负荷需求，怎么分配各个发电机的出力才能让总成本最低？但要是把网损考虑进去，事情就变得有点意思了——就像喝奶茶突然发现珍珠卡在吸管里，得用点巧劲才能解决。

先说说网损这个磨人的小妖精。输电线流过电流时产生的热损耗，数学上可以简化为节点功率的函数。常见做法是用B系数法，把网损表达成发电机出力的二次函数。举个栗子，网损Ploss = sum(PGi Bij PGj)，这个B矩阵就像电网的DNA，决定了能量的流失方式。

假设我们现在有个三机系统，忽略网络拓扑（毕竟课程作业不会一开始就让人秃头），写段代码演示下怎么把网损揉进优化问题里：

import numpy as np
from scipy.optimize import minimize

cost_coeff = np.array([[0.005, 2.0, 10],  
                      [0.007, 1.8, 20],
                      [0.006, 2.2, 15]])

B_matrix = np.array([[0.001, 0.0005, -0.0003],
                    [0.0005, 0.002, 0.0004],
                    [-0.0003, 0.0004, 0.003]])  # 网损系数矩阵

def total_cost(PG):
    return sum(cost_coeff[i,0]*PG[i]**2 + cost_coeff[i,1]*PG[i] + cost_coeff[i,2] for i in range(3))

def net_loss(PG):
    return PG.T @ B_matrix @ PG  # 矩阵乘法算网损

def constraint(PG):
    return sum(PG) - (350 + net_loss(PG))  # 总发电=负荷+网损

res = minimize(
    total_cost,
    x0=[100, 150, 100],  # 初始猜测值
    constraints={'type':'eq', 'fun': constraint},
    bounds=[(50,200), (80,250), (70,180)]
)

print(f"最优出力分配: {res.x.round(2)} MW")
print(f"网损: {net_loss(res.x).round(2)} MW")

这段代码的妙处在于把网损作为等式约束的一部分。当总发电量不仅要满足350MW负荷，还要补偿自身产生的网损时，优化器会自动找到平衡点——就像走钢丝的人不断调整重心。运行结果可能会发现，网损导致总发电量需要多出5-8MW，这部分隐形成本往往被新手忽略。