【配电网重构】高比例清洁能源接入下计及需求响应的配电网重构【IEEE33节点】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

摘要：随着全球能源结构的转型，清洁能源在高比例接入配电网已成为必然趋势。然而，清洁能源的间歇性和波动性给配电网的稳定运行带来了严峻挑战。为有效应对这些挑战，本文以IEEE 33节点系统为例，深入研究了高比例清洁能源接入下计及需求响应的配电网重构问题。通过构建包含清洁能源模型、负荷模型和需求响应模型的优化模型，旨在使用优化算法寻找最佳配电网拓扑结构，以最小化网损、提高电压稳定性并促进清洁能源的消纳。本文详细阐述了模型构建方法、算法选择依据以及仿真结果分析，为实际工程应用提供了理论指导和技术参考。

关键词：配电网重构；清洁能源；需求响应；IEEE 33节点；优化算法；网损；电压稳定性

1. 引言

能源危机和环境问题日益突出，促使全球范围内加速能源结构的转型。以风能、太阳能为代表的清洁能源凭借其储量丰富、环境友好的特性，在高比例接入配电网已成为大势所趋。然而，清洁能源的出力具有间歇性、波动性和随机性，对传统配电网的稳定运行带来了诸多挑战，例如：电压波动、潮流拥塞、网损增加等。

配电网重构作为一种经济高效的优化运行手段，通过改变分段开关和联络开关的状态，调整配电网的拓扑结构，从而优化潮流分布，降低网损，提高电压稳定性，并促进清洁能源的消纳。传统配电网重构主要考虑的是负荷需求的变化，在高比例清洁能源接入的背景下，其优化目标和约束条件均发生了显著变化。

此外，需求响应(Demand Response, DR)通过激励用户改变其用电行为，在一定程度上平滑负荷曲线，缓解电网压力，提高电网运行的经济性和可靠性。将需求响应纳入配电网重构的考虑范畴，可以进一步提高电网应对清洁能源波动性的能力，并实现电网资源的优化配置。

本文针对高比例清洁能源接入下配电网的稳定运行问题，深入研究了计及需求响应的配电网重构方法。以IEEE 33节点系统为例，构建了包含清洁能源模型、负荷模型和需求响应模型的优化模型，并采用合适的优化算法求解，旨在寻找最佳配电网拓扑结构，以实现网损最小化、电压稳定性提高和清洁能源消纳能力提升的目标。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

📣 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

👇