【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

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

随着分布式电源（光伏、风电）、储能系统及电动汽车的大规模接入，配电网已从传统 “无源辐射网” 转变为 “有源互动网”，呈现潮流双向流动、电压波动加剧、运行约束动态化三大特征。传统规划仅关注静态拓扑优化（如变电站布点、线路截面选择），未充分考虑极端负荷、设备故障等运行场景，易导致规划方案在实际运行中出现电压越限、支路过载等问题，需额外投入切机、切负荷等控制成本，甚至影响供电安全。

在此背景下，SOCPR（系统运行约束考量） 成为配电网规划的核心技术方向，其核心思想是：在规划阶段嵌入典型运行场景的约束评估，通过耦合 “规划决策（离散变量）” 与 “运行状态（连续变量）”，确保方案在安全、经济、可靠维度的可行性。而线性离散 OPF 模型则是实现 SOCPR 的关键技术工具之一，二者共同构成现代配电网规划的技术核心。

二、SOCPR：配电网规划的约束重构框架

1. 核心内涵与价值

SOCPR 将配电网规划从 “静态结构优化” 升级为 “动态运行 - 规划耦合优化”，要求在规划决策中同步验证以下运行约束：

• 安全约束：节点电压幅值（通常 ±5% 额定值）、支路潮流极限、设备容量上限；

• 经济约束：网损率、发电与运行成本、投资回收周期；

• 适应性约束：分布式电源消纳能力、储能充放电匹配性、负荷波动应对能力。

其核心价值体现在三方面：

• 避免 “规划可行但运行失效” 的方案，降低后续改造成本；

• 优化分布式资源配置，提升电网消纳能力；

• 支撑智能电网建设，增强运行灵活性。

2. 技术实现路径

SOCPR 的落地需解决 “离散规划变量与连续运行变量耦合” 的难题，目前主流路径分为两类：

• 凸松弛路径：通过 SOCPR（二阶锥规划松弛）将非线性潮流约束转化为凸约束，实现全局最优解求解；

• 线性近似路径：通过线性离散 OPF 模型将潮流方程线性化，直接处理离散决策变量。

三、关键技术模型：SOCPR 与线性离散 OPF 的深度解析

四、实践挑战与未来方向

1. 当前核心挑战

• 模型精度与效率平衡：SOCPR 的松弛误差控制、线性离散 OPF 的线性化精度仍需提升；

• 场景覆盖不足：极端天气、源荷强波动等场景的运行约束建模不完善；

• 不确定性处理：分布式电源出力、负荷预测的随机性未充分融入模型。

2. 未来发展路径

• 混合模型融合：结合 SOCPR 的精度优势与线性离散 OPF 的离散处理能力，构建分层优化框架；

• 场景自适应建模：基于机器学习动态筛选关键运行场景，降低计算复杂度；

• 鲁棒优化增强：引入鲁棒 OPF 思想，提升规划方案对不确定性的抵御能力。

五、结论与方法选择建议

1. 高精度优先场景（如城市核心区配电网、分布式电源密集区域）：优先采用 SOCPR 模型，兼顾全局最优性与求解效率；

1. 快速决策场景（如县域配电网改造、应急规划）：采用线性离散 OPF 模型，平衡速度与可行性；

1. 大规模复杂电网：建议采用 “SOCPR 求解 + 线性离散 OPF 验证” 的混合流程，确保精度与决策有效性。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 胡细兵.基于强化学习算法的最优潮流研究[D].华南理工大学,2011.

[2] 齐琛,汪可友,李国杰,等.基于最优潮流和反馈线性化的配网互联多端柔直系统分层控制[C]//中国电机工程学会.中国电机工程学会, 2015.

[3] 李尹,韦化.基于Matlab符号计算工具箱的内点法最优潮流研究[J].电力自动化设备, 2003, 23(7):6.DOI:10.3969/j.issn.1006-6047.2003.07.009.

📣 部分代码

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

 👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

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

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇