使用matlab语言编程的粒子群算法对含分布式电源的配电网进行多目标优化

针对含分布式电源(DG)的接入会使传统的前推回代法失效的问题,对DG并网后的前推回代法进行了改进。由于传统的无功初值取值方法与实际值偏差较大,使迭代次数增加,本算法基于无功分摊原理确定PV型DG的无功初值,改进了无功修正值的求法。传统的前推回代法不能处理PV型节点,因此需要把PV节点转换为PQ节点进行求解,给出了无功修正量与节点的电压偏差和节点电杭的关系。结果表明:对于PV恒定型DG单独并网时的潮流,PV型DG从1～3台并网计算中,分别迭代到5、7、7次收敛,收敛次数增加小于2次,迭代时间增加少于0.01

提出了一种反映馈线区域和开关设备拓扑联接关系的网络关联描述矩阵模型，并给出了基于这一模型的馈线故障区域定位的新方法，可直观地定位出故障区域，且同时能确定出隔离该区域所应断开的电源侧开关，对分支末梢区域故障也同样适用。该算法程序设计简单，进一步满足了故障定位的实时性要求，并可推广至多电源复故障系统。通过算例证明了此算法的正确性。

由于供电系统可靠性评估能够有效指导供电系统规划、设计、建设、改造、运行及管理，改善系统的供电可靠性，提高电网投资效益，国内外越来越多的供电企业开展了此项工作。供电可靠性管理由事后统计评价向事前预测评估转变已成为一种趋势。

这是一篇文献，我将与之配套的代码已经传到网上了，见C11调度光伏.rar

针对传统配电网充电负荷需求模拟方法造成网络负荷损耗量较大的问题，提出一种基于电动汽车接入充电的配电网充电负荷需求模拟方法。首先统计各区域用电负荷计算值，综合用电规划裕度和用电功率，计算配电网电变压器总容量参数，然后分析电动汽车接入配电网充电设计的电网侧利益方，建立有序充电目标函数，最后引用正态分布，控制充电负荷的随机性，实现配电网充电负荷需求的模拟。仿真实验结果表明，与两种传统配电网充电负荷需求模拟方法相比，所设计的模拟方法网络负荷损耗量最小，有利于电动汽车接入充电的配电网充电的实际应用。

通过研究不同类型电动汽车的充电特性，针对混合电动汽车改进了初始荷电状态的抽样方法；计及充电时间长度对开始充电时刻选择的影响，同时引入电动汽车实时充电数量的随机因素，建立了多种类型电动汽车充电负荷需求的概率模型。某地的配电网负荷数据和IEEE 34节点系统算例结果表明，在电动汽车渗透率相同的情况下，其充电高峰时段工作日负荷高于休息日负荷；适当提高换电池电动汽车比例可以降低电动汽车对配电网带来的负荷冲击。

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【二阶锥松弛】配电网二阶锥松弛优化，优化分布式电源有无功功率，最小化网损。 【配电网无功优化】 【Matpower接口】，通过matpower接口case文件直接生成Distflow潮流约束，可更换matpower基本案例直接替换使用。 需有安装有matpower，cplex yamlp