配电网和matlab的博客

当前用户侧储能投资成本大、成本回收周期长等问题限制了用户侧储能的广泛使用。目前国外已 有部分针对分布式储能的商业模式应用探索，如SENEC.IES 给用户提供一部分免费的电力来获取用户电池的主动控制权，Power Edision 面向公用事 业公司创建储能租赁模式。截止至2020 年 6月2日， 青海省共享储能示范电站(50MW/100MWh)创造直接经济效益高达1000 余万元。总结国内外对于储能商业模式的探索经验，在传统的用户与电网购售电模式基础上，提出基于共享经济的储能电站服务模式。

参考文献：[1]戚艳,尚学军,聂靖宇,等.基于改进多目标灰狼算法的冷热电联供型微电网运行优化[J].电测与仪表,2022,59(06):12-19+52.针对冷热电联供型微电网运行调度的优化问题，为实现节能减排的目标，以微电网运行费用和环境污染成本为优化目标，建立了包含风机、微型燃气轮机、余热锅炉、溴化锂吸收式制冷机等微源的微电网优化模型。模型的优化求解使用改进的多目标灰狼优化算法，得到多目标问题的 Pareto 最优解集，并针对微电网优化问题约束条件较多，算法前期探索能力不足的问题，对算法进行改进。

为了促进多能源互补及能源低碳化，提出了计及电转气协同的含碳捕集与垃圾焚烧虚拟电厂优化调度模型。通过引入碳捕集电厂–电转气–燃气机组协同利用框架，碳捕集的 CO2 可作为电转气原料，生成的天然气则供应给燃气机组；并通过联合调度将碳捕集能耗和烟气处理能耗进行负荷转移以平抑可再生能源波动，使得风电/光伏实现间接可调度而被灵活利用。鉴于所建优化模型具有高维非线性的特点，求解难度大，设计一种新型的反余切复合微分进化算法对模型进行求解。

本文介绍了基于肺功能的优化算法（LPO），这是一种新颖高效的算法，灵感来源于人体肺部智能高效的表现。LPO从呼吸系统复杂的机制和可适应性中汲取灵感。肺部在氧气交换方面表现出卓越的效率，展示了其在功能优化方面的高水平。强制振荡技术测量空气压力和气流速率，评估呼吸系统作为电阻抗。阻抗曲线有两个明显的组成部分，呼吸系统阻力（ZR）和呼吸系统反抗（ZX），这可以从临床和工程角度来分析，以深入了解呼吸系统的运作方式。LPO旨在通过模拟和利用这种自然效率，提供解决复杂优化问题的创新方法。

作为分层抽样方法的一 种，拉丁超立方抽样具有良好的抽样精度和效率[14]。本文使用多场景方法来描述可再生能源（风电、光伏）的不确定性。以风电功率为例，首先假定风电功率服从正态分布 N(μ, δ 2 )，μ 为预测值的期望值，δ 为其波动的百分比。接着，采用拉丁超立方抽样[21]生成大量服从概率分布约束的风电出力场景，并采用考虑 Kantorovich 距离[22]的场景削减技术处理该场景，进行场景削减。最后，导出具有相应概率的削减之后的场景。

针对配电网中高渗透率分布式光伏接入引起的电压越限问题，本文提出了一种基于网络划分的双层电压控制策略，通过优化光伏变流器的有功和无功输出功率实现光伏发电损失和线路有功损耗最小的优化目标。基于社团检测算法，本文提出了综合考虑电气距离和区域电压调节能力的集群性能指标和网络划分方法。在集群划分基础上，本文提出包含群内自治优化和群间分布式协调的双层电压控制策略，利用其在不同时间尺度上的配合实现了配电网全局电压的快速优化控制。集群自治优化控制通过交替更新群内最优解和虚拟平衡节点电压实现群内电压的实时快速控制。

综合能源微网与共享储能在提高系统能源利用率方面具有显著效益，逐渐成为目前研究热点，如何建立一套共享储能背景下综合能源微网优化运行模型是当下亟待解决的问题。首先，本文介绍了系统运行框架，分析了系统内各利益体的功能。其次，分别针对微网运营商、共享储能服务商以及用户聚合商建立优化运行模型。进一步，分析了微网运营商与用户聚合商间的博弈关系，提出共享储能背景下微网运营商与用户聚合商间的 Stackelberg 博弈模型，并证明Stackelberg 均衡解的存在性与唯一性。

参考文献：[1]崔杨,周慧娟,仲悟之,等.考虑源荷两侧不确定性的含风电电力系统低碳调度[J].电力自动化设备,2020,40(11):85-93.DOI:10.16081/j.epae.202009019.

1]魏韡,陈玥,刘锋,等.基于主从博弈的智能小区代理商定价策略及电动汽车充电管理[J].电网技术,2015,39(04):939-945.DOI:10.13335/j.1000-3673.pst.2015.04.010.智能电网的负荷包括传统负荷和主动负荷，我国配电网侧的主动负荷主要由电动汽车构成，功率需求随电价变化是其重要特点之一。随着电动汽车的普及，代理商将在小区电动汽车充电管理中扮演重要角色。

参考文献：[1]薛开阳,楚瀛,凌梓,等.考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度[J].可再生能源, 2019, 37(08): 1206-1213.[2]刘蓉晖,李子林,杨秀,等.考虑用户侧柔性负荷的社区综合能源系统日前优化调度[J].太阳能学报, 2019, 40(10):2842-2850.

主动配电网技术的发展已成为大势所趋，如何协调主动配电网中的各元件进行协同和优化，使可再生能源充分被消纳，是亟待解决的问题。本文针对主动配电网中的主要组成部分，包括分布式电源、储能系统、电动汽车、无功补偿装置等，分析其出力特性及可调潜力，对其进行数学建模，从保障配电网安全稳定运行角度出发，尽量降低运行成本，构建多时间尺度优化调度模型。在优化调度过程中，在满足经济效益最优的同时实现对分布式电源出力的最大化消纳，尽量缩减潮流分布的峰谷差，实现“源”、“荷”、“储”的多方面协同优化运行。

1.分布式充放电控制方法与集中式控制中调度机构直接下达充电指令不同分布式控制中，调度机构根据系统运行状况发出调度信号用户接收调度信号优化充放电过程、确定充放电曲线并上报调度中心。当电动汽车数量较多时，充放电策略会对电力系统运行状态产生显著 影响因而需要进行多步迭代产生恰当的调度信号。图 1给出了分布式充放电控制的一般流程。需要指出的是当系统规模较大电动汽车数目较多时，可设置电动汽车聚集体层构成树状的调度系统，减轻调度中心的通信和数据汇总压力。电价发电辅助服务的边际成本。

为减少分布式电源和负荷的不确定性带来的影响，建立了两阶段鲁棒优化动态无功优化模型，根据控制变量调节的快慢，提出将储能是否充放电和分组投切电容器的投切组数作为第一阶段的变量，储能充放电的功率和静止无功补偿器的补偿量放在第二阶段，使得第一阶段的控制策略保证第二阶段的控制策略在最恶劣的场景下能够保持配电网安全、稳定的运行。

参考文献：《主动配电网多源协同运行优化研究_乔珊》第3.2节电动汽车大规模入网充电时会导致系统内负载峰值拔高的问题,和分布式电源一样，都会对电网的安全稳定运行造成冲击，需要在满足系统运行经济效益最优的同时，尽量降低大量电动汽车入网无序充电对系统造成的不良影响。

然而，随着微网数量的增加，需要更多的虚拟二进制和连续变量，从而增加了这种模型的复杂性。关于网络连通性的条件是基于单一商品流的以下特点：设计一个具有相同拓扑结构的虚构网络，其中每个子图只有一个电源，称为“源”，而其他所有母线（除“源”母线外）具有单位负荷需求，充当“汇”。因此，在虚构网络中每个母线的能量平衡的满足意味着“源”母线与所有其他母线之间至少存在一条路径，因此子图必须是连通的。否则，电压差是任意的，支路电流必须为零；在这种情况下，[4]中提到的约束是多余的，可以简化为本文中的“辐射性约束”。

分析系统灵活性供需关系，建立灵活资源运行-规划联合优化双层配置模型。运行层引入灵活性不足率作为系统灵活性评价指标，将网损和弃风弃光量计入经济惩罚，以系统年运行成本最优为目标；规划层引入系统综合安全性指标对系统安全性进行评估，以系统年综合成本最优为目标。采用粒子群优化算法对双层配置模型进行求解。最后，利用IEEE 33节点配网系统对算例进行仿真，结果验证了所提运行-规划联合双层配置模型能有效减少网损和弃风弃光量，提高系统的经济性、安全性和灵活性。

足球队训练算法（Football team training algorithm，FTTA）是一种全新的元启发式优化方法，其灵感来源于足球队中球员集体训练课的安排与进步过程。该算法通过配合模拟足球课，分阶段训练球员，提高球员的能力，通过模拟足球队的训练模式，不断提高算法的收敛能力，最终得到全局最优解。FTTA具有进化能力强、搜索速度快、寻优能力强的特点。这一成果由Tian等人于2024年发表在中科院1区顶级SCI期刊《Engineering Applications of Artificial Intell

微网（Micro-Grid，MG）是进行电能调度时常见的概念，作为组织各分布式单元的结构。微网概念的提出旨在实现分布式电源的灵活、高效应用，解决数量庞大、形式多样的分布式电源并网问题[8]。微网中集成了电源、储能、负荷以及其他电力电子装置等设备。

随着“双碳”政策的推动与光伏技术的发展，以产销者社区为主的新型光伏消纳主体得到迅速发展[1-2]。光伏产销者社区不仅可以降低用户的用能成本，还可以促进光伏的就地消纳[3-4]。目前，光伏产销者社区内部投资主体单一，多以配置独立储能为主，造成光伏及储能的实际利用率较低、投资成本较大。利用不同类型产销者的能量产销差异性及充放电需求差异性进行内部电力互补和储能共享，可以进一步提高光伏和储能的利用率，降低投资成本。

热网，气网，电网简单混合系统的调度数据来源和模型说明见“模型与数据”文件夹下的word和excel（林玲整理），参考文献在文件“模型与数据.docx”中以批注标示。直接运行"HeatGasPowerCombination.m"此外，请注意，该模型基于Matlab，Yalmip，求解器为Gurobi。 通过修改句子'ops = settings('solver'，'gurobi'中的参数'gurobi'，可以将其更改为其他求解器，例如Cplex。本项目只用于交流，希望不要出现商业行为（之前在闲鱼上竟然

本文提出了一个多阶段随机规划的形式化框架，用于在多地区可再生能源生产不确定性的输电受限经济调度中，重点优化实时运营中的储运调度。该问题通过使用随机对偶动态规划方法来解决。所提出方法的适用性在一个基于2013-2014年德国电力系统太阳能和风能整合水平校准的实际案例研究中得到了证明，考虑了24小时的时间范围和15分钟的时间步长。随机解的价值相对于确定性策略的成本为1.1%，而相对于随机规划策略的完美预测价值为0.8%。分析了各种替代实时调度策略的相对性能，并探讨了结果的敏感性。

本地电力市场是在分配层面促进可再生能源的效率和使用的一种有前景的理念。然而，作为一个新概念，如何设计和将这些本地市场整合到现有市场结构中，并从中获得最大利润仍然不清楚。在本文中，我们提出了一个本地市场机制，其中最终用户（消费者、小型生产者和能源生产者）之间进行能源交易。由于本地市场可能存在流动性不足的情况，该机制假设最终用户通过与具有批发市场接入权限的聚合器/零售商的双边合同来满足其能源需求。

这项工作的目的是提出对电能分配系统技术规划方法的调整，以考虑使用电能发电和消耗的随机分布。在本研究中，可以计算公交车上的负载，找到所有涉及该问题的大小，从而可以估计和更换负载超过66%的导体。OPENDSS用于计算IEEE123和MATLAB网络功率流的资源，用于数据管理、网络、噪声过滤、网络操作等资源。此外，在模拟效率流以及发电点和消耗点的排列之后，可以计算整个网络的重新供电成本。

现有的灵活性采购方案设想了供电系统运营商（TSO）能够访问配电系统运营商（DSO）级别的灵活资源，反之亦然，但这两个实体之间的协调是一个活跃的研究领域。我们考虑两个交易市场，即日前市场和实时市场，并提出一种日前协调的方法，描述为互补模型，用于共享灵活资源。所提出的协调方法是优化TSO和DSO之间的物理接口处的价格和容量限制，即所谓的“协调变量”。对于给定这些变量的值，DSO通过限制其数量投标来预先确认DSO级别资源在日前市场的参与。

电动汽车是汽车行业中快速增长的市场。此外，广泛使用可再生能源来驱动电动汽车使其具备可持续性，并且温室气体排放极低。因此，服务提供商正在转向使用电动车队推广环境可持续性。然而，与传统车辆不同，电动汽车需要独特的基础设施来给它们充电，这带来了一些技术和经济上的挑战。因此，需要采用智能充电策略来对电动车队进行最优充电。该论文的主要目标是通过采用不同的充电策略，最小化电动车队运营商的能源和电池退化成本。为了实现这一目标，采用了联合优化技术来解决问题。采用的方法是一种通过清除市场约束条件的最优交换问题。

本文提出了一种新颖的建模框架和基于分解的解决策略，将随机规划（SP）和鲁棒优化（RO）相结合，以应对协调中长期电力系统规划中的多重不确定性。从独立系统运营商（ISO）的角度出发，问题被建模为一个多年的发电和输电规划问题，旨在最小化二进制和连续不确定性下的扩展和运营成本，基于列-约束生成和L型算法的分解策略可以减轻其复杂性。我们进行长期系统规划，研究了高比例可再生能源渗透度的情况，以及长期规划中100%可再生能源的情况。在多尺度测试系统上进行的数值实验验证了所提出方法的有效性。

本文研究了发电机、电动汽车和风能的协同优化调度问题。提出了一种新颖的双层优化方法，用于解决在风能存在的情况下，电动汽车充放电负荷在时间和空间领域的调度问题。在输电系统中，上层优化协调了电动汽车、热发电机和基本负荷，考虑了风能因素，优化了电动汽车在时间域内的负荷时段。在配电系统中，下层优化则对电动汽车负荷的位置进行空间调度。通过对一个拥有10台发电机的输电网和一个IEEE 33节点的配电网的电力系统基准进行评估，评估了提出的双层优化策略的性能。分析了电价曲线、电动汽车普及率以及电动汽车负荷位置等因素的影响。

在电力市场环境下,充电站优化投标策略能降低电力成本，甚至通过售电获取收益。文中考 虑了电动汽车成为柔性储荷资源的潜力，提出了日前电力市场和实时电力市场下充电站的投标策 略。首先，基于闵可夫斯基加法提出了充电站内电动汽车集群模型的压缩方法，并建立了日前可调 度潜力预测模型和实时可调度潜力评估模型。同时，考虑充电站间的非合作博弈，建立了电力零售 市场下充电站的策略投标模型，并基于驻点法将其转化为一个广义 Nash 均衡问题。然后，提出了 基于日前报价和实时报量的两阶段市场交易模式，并与合作投标模式、价格接受模式

提出了考虑实时市场联动的电力零售商鲁棒定价策略，以提升其抗风险能力。首先，考虑电力零售商日前定价、日前购电、实时能量管理、电动 车用户需求响应和电力市场统一出清价格等因素，建立了考虑电动汽车不确定性的电力零售商鲁棒定价模型。然后，通过线性化方法将鲁棒定价模型转化为两阶段混合整数规划，并通过列与约束生成算法迭代求解。最后，在 IEEE-33节点测试系统上进行了仿真，结果表明所提策略充分考虑了市场不确定性因素的影响，利用对冲机制降低了市场风险，提高了电力零售商的经营效率。

本文提出了一种两阶段的启发式计算方法，可以在最小的计算时间内重新配置一个径向分布网络。所有的网络交换机在操作的初始阶段都是关闭的，并提出了一个顺序的开关开闸策略，以获得一个接近最优的径向配置。在随后的阶段中，从径向网络中选择一对开关来交换其开/关状态。提出了一种利用总线注入分支电流矩阵的数学模型，选择一对交换机，目的是减少每次交换操作后网络的功率损耗。该方法在33总线、69总线、84总线、136总线和417总线的配电网上进行了测试，结果表明，所提的方法有助于在明显较低的运行时间下实现径向配电网的最佳配置。

电力系统的可靠性是现代电力系统规划、设计和运行中的一个关键方面。智能电网概念的崛起为开发一个能够成为自愈电网的智能网络带来了很高的希望，提供了克服效用面临的中断问题的能力，并花费了数千万美元的维修和损失。在这项工作中，我们开发了一个MATLAB代码，通过蒙特卡罗模拟方法来检验智能电网应用在提高配电网可靠性方面的影响。本文采用的系统为IEEE 34试验馈线。目的是测量自动重合闸器在可靠性指标SAIDI、SAIFI、CAIDI和EUE（ARs）、分布式发电机（DGs）上的安装，并与作者之前使用另一种方法所做的研

本论文聚焦于微电网中的能量失衡管理问题，并从电力市场的角度进行研究。与传统电力网不同，微电网可从可再生能源（RES）如太阳能电池板或风力涡轮机等获得额外能源。然而，来自RES的随机输入给平衡供需带来困难。本研究提出了一种新的定价方案，可以针对这种间歇性功率输入提供鲁棒性。所提出的方案考虑了市场边际成本和边际收益存在不确定性的可能性，利用了有关电力供应、电力需求和失衡能量的所有可用信息。使用H∞性能指数评估方案的参数。结果表明，由于其凸性，可以通过解决线性矩阵不等式问题高效地计算出该方案的参数。

这份代码做的是储能的运行优化，以经济效益最大为目标。使用了三种不同的方法求解储能最优运行策略。具体如下：1 运行策略搜索 2 蒙特卡洛模拟法 3 调用fmincon函数

通过综合利用包括电力、热、冷和天然气在内的多种能源载体，是减少风能和太阳能浪费的趋势。综合能源系统（IES）是一个能源系统，通过连接几个具有传输、转换和储存不同能源载体能力的能源中心（EH）来将多种能源载体纳入其中。通过IES和EH，不同的能源网络可以进行协同优化和管理，以提高风能和太阳能的利用率，并增加整个能源供应系统的调度灵活性。