ETAP绘制IEEE33拓扑（ETAP12.6.0完成），包含辐射型IEEE33拓扑网络，无穷大单机网络，可以在ETAP中实现潮流计算，短路计算，可以很好的使用学习，参数也可以按照你的需求来纠正。 可供入门学习参考，互相交流学习。

针对配电网多目标无功优化的应用需求以及优化算法存在的收敛性和多样性问题，基于Pareto熵的多目标粒子群优化算法，提出一种应用于多目标无功优化的改进粒子群优化算法。该算法在全局外部档案更新过程中引入冗余集策略，避免迭代过程中陷入局部最优解。将算法应用于配电网无功优化中时，采用离散变量取整方法，加快算法的收敛速度。建立网损、电压偏差及无功补偿装置投资最小的配电网多目标无功优化模型，并以IEEE 33节点配电网络为算例进行仿真，结果表明改进后的算法兼顾了优化的收敛性和多样性，能够在不同的优化要求下得到有效的无功优化方案。

分布式电源(DG)出力的随机性和间歇性导致其并网谐波电流具有不确定性，进而导致含DG配电网的谐波分布具有不确定性。为处理配电网谐波潮流计算中DG作为谐波源的不确定信息，以复仿射数代替点值，建立DG并网逆变器输出阻抗复仿射模型，该模型反映了直流侧电压源的不确定性对DG并网谐波电流的影响。在所提模型的基础上，改造传统确定性谐波潮流算法，提出含多DG配电网的不确定谐波潮流计算方法分析DG不确定性对谐波潮流的影响。采用典型33节点配电网算例进行仿真，与确定性分析方法计算结果的对比验证了所提方法的有效性和应用价值。

针对现有遗传算法在配电网无功补偿中的缺陷问题，提出了一种基于遗传算法的配电网无功优化方法。根据现有配电网的特性计算出全年的电压品质、网络损耗以及补偿设备投资，通过计算结果进行无功优化数学模型的建立，最后利用自适应遗传算法对数学模型进行改进优化。实验结果表明，所提方法可使配电网无功补偿优化能力在传统遗传算法的基础上进一步提升，并在提高计算效率的基础上，全局寻优能力也有明显的增强。

供配电技术（第二版）课后习题及答案 答案详尽准确

安规题库（配电)

电力系统的可靠性是现代电力系统规划，设计和运行的关键方面。 智能电网概念的兴起为开发能够成为自愈电网的智能网络寄予了很高的希望，它具有克服公用事业面临的中断问题的能力，并使其损失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，以检查智能电网应用程序在通过蒙特卡罗模拟方法改善配电网络可靠性方面的作用。 本文使用的系统是IEEE 34测试馈送器。 目的是测量可靠性指标SAIDI，SAIFI，CAIDI和EUE上自动重合闸（AR）以及分布式发电机（DG）的安装情况，并与作者以前的研究结果进行比较，使用另一种方法。 MATLAB代码应提供与先前研究结果相近的结果，以验证其有效性。

摘要：配电室内温湿度等环境因素直接影响到室内设备的安全可靠运行，结合郑州配网配电室管理现状介绍了环境智能监控系统建设的可行性，详

电工初学者必备，组盘配盘按表来就行

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