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1 主要内容
目标函数
2 部分程序
3 程序结果
3.1 sop选址定容优化模型
3.2 对比算例(不含sop)
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1 主要内容
该程序参考文献《基于改进灵敏度分析的有源配电网智能软开关优化配置》,采用二阶锥算法,以改进的IEEE33节点配电系统模型作为分析对象,以联络开关位置作为sop安装备选位置,以年度投资成本、运行维护成本、供电损耗成本作为目标函数,约束包括sop运行约束、潮流平衡约束、二阶锥约束、电流电压约束、欧姆定律约束等,并进行了两种对比算例的比较,一是包含sop部分,二是不含sop部分,直接可以看出两种方法的对比效果,很好的参考资料。
- 算例模型
联络开关处作为sop的备选位置。
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目标函数
注意:1.本次分享的是选址定容部分,下次再分享灵敏度分析部分。
2.本程序会同步分享对应视频资源(详情见B站),中介请绕道。
2 部分程序
%% 常量定义 delta_T=1; N=24; A_sop=0.02; %SOP损耗 com=0.02;%维护系数 cin=1000;%单位容量投资费用 每kVA rr=0.08;%贴现率 需要换算成每年的成本 nsop=20;%使用年限 price=0.3;%电价 元/kwh EESmax=0.05;capmax=0.2;%单个蓄电池充放电及容量限制 x_ess_st=3;%储能位置 r_ij=Branch(:,4); x_ij=Branch(:,5); sop_st=[1 12 22;%sop备选位置2 25 29;3 8 21;4 9 15;5 18 33]; %% 定义决策变量 x_Iij_square=sdpvar(32,N,sc,'full'); x_ui_square=sdpvar(33,N,sc,'full'); x_pij=sdpvar(32,N,sc,'full'); x_qij=sdpvar(32,N,sc,'full'); x_p_sop=sdpvar(5,N,sc,'full'); x_q_sop=sdpvar(5,N,sc,'full'); u_sop=binvar(5,1,'full');%sop配置状态 n_sop=intvar(5,1,'full');%sop配置数量 x_s_sop=sdpvar(5,1,'full');%sop配置容量
3 程序结果
3.1 sop选址定容优化模型
3.2 对比算例(不含sop)
结论:从电压质量上来看,安装sop之后电压质量明显提升;从成本来看,未安装sop损耗成本>安装sop的成本。
很多人比较发愁发文章,基本功还是看文章,学代码,像这种sop配置方面的对比算例怎么分析有很多方向,我提示一下,比如:sop配置对风光消纳或者弃负荷方面的贡献,尤其是当下的热点是光伏超容引起的反送电难题,那么在某个配网处安装是否会促进光伏消纳;还可以结合符合需求响应以及分时电价思路,或者考虑风光聚类及随机优化,具体不再详述,本程序作为基础选址定容程序很具有参考意义。