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🔥 内容介绍
分布式电源(DG)的选址定容需与配电网拓扑协同优化 —— 静态拓扑下固定的 DG 配置易因负荷、DG 出力时序变化导致网损升高或电压越限,而网络动态重构通过时序调整开关状态优化拓扑,可适配 DG 与负荷的动态特性。本研究采用 “动态重构约束 + 多目标优化” 框架,在 IEEE33 节点系统中实现 “拓扑时序优化 - DG 选址定容协同决策”,复现 EI 论文中 “网损降低”“电压改善”“DG 配置经济性提升” 等核心结论。
IEEE33 节点系统参数设定(复现关键)
严格匹配 EI 论文仿真条件,确保参数一致性:
- 拓扑结构:33 个节点、37 条支路(32 条常规支路 + 5 条联络支路),平衡节点为 1 号(上级电网购电价 0.6 元 /kWh);
- DG 候选节点:选择节点 5、8、10、15、20、22、25(负荷密度高且电压易越限区域),仅支持光伏(投资成本 3 元 / W,运维成本 0.05 元 /(W・年))与风电(投资成本 4 元 / W,运维成本 0.08 元 /(W・年));
- 负荷参数:年最大负荷 3.72MW,典型日负荷曲线分 6 个时间片(0-4h:1.2MW、4-8h:1.8MW、8-12h:2.5MW、12-16h:3.7MW、16-20h:3.2MW、20-24h:1.5MW);
- 开关参数:常规开关操作成本 50 元 / 次,联络开关 100 元 / 次,年最大允许操作次数 50 次(避免设备损耗)。
二、优化模型构建(EI 论文核心公式复现)



⛳️ 运行结果




🔗 参考文献
[1] 朱俊澎,顾伟,张韩旦,et al.考虑网络动态重构的分布式电源选址定容优化方法简[J].电力系统自动化, 2018, 42(5):9.DOI:10.7500/AEPS20170605016.
[2] 朱俊澎,顾伟,张韩旦,等.考虑网络动态重构的分布式电源选址定容优化方法简[J].电力系统自动化, 2018.
[3] 刘自发.基于智能优化算法的配电网络规划与优化运行研究[D].天津大学,2005.DOI:10.7666/d.y850652.
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2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
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
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
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
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
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