matlab信任模型代码-model_based_optimization_power_network:model_based_optimiz

matlab信任模型代码此仓库的目的主要是托管此代码，这是我的毕业报告的一部分。 因此，对于那些试图理解其背后要点的人来说，这可能是不完整的。 如果您对浸油绝缘，电源变压器，分散控制感兴趣，请随时与我联系。 基于模型的优化框架在电力网络中的应用 在过去的几十年中，电力网络的先进老化，可再生能源利用的必然增加以及功耗的不断增加，要求改变当前的电力网络范式。 电气世界的利益相关者必须顺应形势，并提出更好地利用现有网络资源和新网络资源的方法。 持续的金融危机也使人们对新概念和明智机会大开眼界。 该项目的方法是在现有电力网络物理层之上创建一个现代化的自动化层，该层利用几种物理模型来解释网络组件当前和未来的预期健康状况。 借助此自动化层，网络运营商可以将网络配置为一个自我维持的系统，或者至少是更独立的，更具洞察力的系统。 网络健康状态的实时和预测可以用作潮流优化因素。 基于实际潮流数据的仿真表明，将热负荷分布在整个相邻的功率组件中会提高资源利用率，因为它降低了整个网络的加速老化因子，同时又将潮流特性保持在法定的完整性范围内。 已经表明，通过将此健康状况预测框架应用于IEEE-14总线网络并允许该