【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设附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

一、课设背景与核心目标

直流最优潮流（DC Optimal Power Flow，DC-OPF）是电力系统经济调度与安全运行的核心工具，其基于直流潮流模型简化交流系统的非线性特性，在满足电网安全约束的前提下，实现发电成本最小化、网损最小化等优化目标。本课程设计旨在通过理论建模、算法实现与仿真验证，帮助学习者掌握 DC-OPF 的核心原理与工程应用方法。

1. 课设核心目标

• 理解直流潮流模型的简化假设与数学表达，掌握 DC-OPF 的约束条件与目标函数构建方法；

• 熟练运用线性规划（LP）算法求解 DC-OPF 问题，掌握 MATLAB、Gurobi 等工具的编程实现；

• 基于 IEEE 标准算例（如 IEEE 30 节点系统）完成 DC-OPF 仿真，分析优化结果与电网安全约束的关联性；

• 对比不同优化目标（发电成本最小、网损最小）下的调度方案，理解 DC-OPF 的工程应用价值。

二、DC-OPF 基础理论与数学建模

1. 直流潮流模型简化假设

DC-OPF 基于直流潮流模型，核心简化假设包括：

• 忽略交流系统的电压幅值变化（假设节点电压幅值恒定为额定值）；

• 忽略线路电阻（仅考虑电抗），有功功率潮流仅与节点相角差相关；

• 忽略无功功率流动（仅优化有功功率分配）；

• 发电机出力与节点相角满足线性关系，潮流方程为线性方程。

• 数据导入：通过 MATPOWER 的loadcase函数加载 IEEE 30 节点数据，避免手动输入参数的误差；

• 约束矩阵构建：功率平衡约束需根据节点 - 线路关联关系推导，例如节点 2 的功率平衡需包含发电机 2 的出力、与相邻节点（1、3、6）的线路潮流；

• Gurobi 求解：通过gurobi函数调用求解器，OutputFlag=1可显示迭代过程，帮助排查模型错误（如约束冲突）。

3. 步骤 3：课设报告撰写要求

课设报告需包含以下核心内容，字数建议 5000-8000 字：

• 第一章 引言：DC-OPF 的研究意义、课设目标与主要工作；

• 第二章 理论基础：直流潮流模型假设、DC-OPF 数学模型（目标函数、约束条件）；

• 第三章 算法实现：LP 求解原理、MATLAB/Gurobi 代码框架、关键步骤说明；

• 第四章 仿真结果与分析：IEEE 30 节点算例参数、优化结果（表格 + 图表）、约束验证、目标对比分析；

• 第五章 总结与展望：课设收获、DC-OPF 的局限性（如忽略无功功率）、改进方向（如结合交流 OPF）。

五、常见问题与解决方案

六、拓展任务（选做）

为提升课设深度，可开展以下拓展任务：

1. 考虑网损的 DC-OPF 模型：将网损项加入目标函数（需将网损近似为线性函数），对比优化结果；

1. 含风电的 DC-OPF：在 IEEE 30 节点系统中加入风电节点（如节点 20），设置风电出力波动区间（±10%），分析风电不确定性对优化结果的影响；

1. 分布式求解：将 IEEE 30 节点系统分为 2 个区域，采用分布式 LP 算法求解，模拟多区域电网的协同调度。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 刘科研,盛万兴,李运华.互联电网的直流最优潮流分解算法研究[J].中国电机工程学报, 2006, 26(12):5.DOI:10.3321/j.issn:0258-8013.2006.12.004.

[2] 刘先正,温家良,潘艳,等.采用改进粒子群算法的直流电网最优潮流控制[J].电网技术, 2017, 41(3):6.DOI:10.13335/j.1000-3673.pst.2016.2103.

[3] 何天雨,卫志农,孙国强,等.基于改进内点半定规划算法的拟直流最优潮流[J].电网技术, 2015, 39(9):6.DOI:10.13335/j.1000-3673.pst.2015.09.027.

📣 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

👇