电力系统是现代社会的基础，而PowerWorld Simulator是一款广泛应用于电力系统分析和规划的软件工具。"10k节点的PowerWorld大算例"是电力工程领域一个重要的研究实例，它涉及了大规模电力网络的优化和潮流分析。这个算例包含超过10,000个节点，这在实际电力系统中代表了相当复杂的网络结构，对于理解和应用电力系统模拟技术具有深远的意义。 我们需要了解PowerWorld Simulator的基本功能。这款软件能够进行静态和动态的电力系统分析，包括但不限于潮流计算、稳定性研究、故障分析、安全评估和发电计划制定。其中，潮流分析是确定在特定运行条件下的电压、电流和功率分布的关键步骤，这对于优化电网运行、确保供电质量和可靠性至关重要。 在这个大算例中，文件"ACTIVSg10k.pwb"是PowerWorld的工作簿文件，它存储了整个电力系统的模型信息，包括节点、线路、发电机等元件的参数。"case_ACTIVSg10k.m"可能是MATLAB脚本，用于导入或处理数据，可能包含了数据预处理和结果后处理的代码。 "ACTIVSg10k.con"文件包含了电力系统的约束条件，如电压限值、线路载流能力等。这些约束是优化问题的核心部分，因为任何解都必须满足这些条件才能被认为是可行的。"ACTIVSg10k.dyd"和"ACTIVSg10k.dyr"文件则涉及到动态模拟，它们可能包含了系统动态行为的详细描述，如发电机的转速变化、励磁控制等。 "ACTIVSg10k_EPC"可能表示扩展电力系统数据（Extended Power System Data，EPD），这是PowerWorld的一种数据格式，用于存储和交换电力系统模型数据。"ACTIVSg10k_GIC_data.gic"可能涉及到地磁扰动（GIC）的影响，这是一种由太阳活动引起的现象，可以对电力系统产生潜在危害。 "contab_ACTIVSg10k.m"可能包含了控制器配置信息，例如励磁控制器、电压调节器等，这些都是确保系统稳定运行的重要元素。通过分析这些控制器的设置，我们可以深入理解系统的动态性能。 "10k节点的PowerWorld大算例"是一个全面研究电力系统模拟、优化和动态特性的宝贵资源。它涵盖了电力系统分析的关键方面，从基础的潮流计算到复杂的动态模拟，为电力工程师和研究人员提供了实战平台，有助于提升我们对大规模电力网络的理解和管理能力。通过对这些文件的深入解读和应用，我们可以更好地应对现实世界中的电力系统挑战，提高电力系统的可靠性和效率。

内容概要：本文详细介绍了如何利用MATLAB进行微电网中多时间尺度下的主从博弈与合作博弈的研究。首先探讨了主从博弈的具体实现方法，包括领导者的定价策略和跟随者的响应机制，并展示了具体的代码实例。接着讨论了多时间尺度的调度问题，通过时间管理器实现了从秒级到季度级别的调度优化。最后，阐述了合作博弈中的Shapley值分配以及非合作博弈中的纳什均衡求解方法。 适合人群：从事电力系统、微电网调度、博弈论应用等领域研究的技术人员和研究人员。 使用场景及目标：适用于希望深入了解微电网中博弈策略设计及其MATLAB实现的研究人员和技术人员。目标是掌握如何在MATLAB环境下构建复杂的博弈模型，解决实际工程中的调度和优化问题。 其他说明：文中提供了大量详细的MATLAB代码示例，帮助读者更好地理解和实践各种博弈策略的设计思路。此外，还涉及到了多时间尺度耦合、合作与非合作博弈的区别及实现方法等内容。

内容概要：本文探讨了在并网模式下，如何运用粒子群算法进行微电网的经济调度，并特别关注储能调度在其中的关键作用。首先介绍了微电网面临的挑战，即如何合理调度内部资源以实现经济性和稳定性。接着详细解释了粒子群算法的工作原理及其在电力负荷分配和电源调度中的应用，展示了通过模拟生物群体行为找到最优解的方法。最后强调了储能调度对于平衡供需关系、降低成本以及提高供电稳定性和可靠性的重要性，提出了高峰时段放电、低谷时段充电的具体策略。 适合人群：从事电力系统研究、微电网建设和管理的专业人士，以及对智能算法在能源领域应用感兴趣的科研人员和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解并网模式下微电网经济调度方法的研究者和技术人员，旨在帮助他们掌握粒子群算法和储能调度技术，从而提升微电网的运行效率和经济效益。 其他说明：文中还提供了一段关于粒子群算法的伪代码，便于读者理解和实践。

南方电网内部培训资料（四）。

《南方电网10kV配电站详解》 在电力系统中，10kV配电站是连接高压输电网络与用户的重要环节，它承担着电压转换、电能分配及供电安全的重要职责。南方电网作为中国南方的主要电力运营商，其10kV配电站的设计与建设具有鲜明的特点和规范。本文将基于提供的资料，详细阐述10kV配电站的组成部分、功能、设计原则以及造价考量。 10kV配电站主要由以下几个部分构成： 1. **变电设备**：包括变压器，用于将高压电（如35kV）降至10kV，供低压电网使用。 2. **开关设备**：如断路器、隔离开关等，用于控制电路的通断和保护电气设备。 3. **保护设备**：如熔断器、继电保护装置，确保系统在过载或短路时能迅速切断电源，防止设备损坏。 4. **计量设备**：电能表等，用于计量电能消耗。 5. **控制系统**：自动化设备和监控系统，实现远程操作和故障诊断。 南方电网10kV配电站的设计遵循模块化原则，这意味着不同的功能模块可以独立设计、制造，便于安装和维护。模块化设计有助于提高效率，减少工程周期，并适应不同应用场景的需求。 造价方面，10kV配电站的建设成本受多种因素影响，包括： 1. **地理位置**：城市中心与偏远地区的土地成本、运输费用会有所不同。 2. **设备选型**：设备的性能、品牌、技术含量都会影响总价。 3. **施工条件**：地形复杂度、施工难度、环境要求等会影响人工和材料成本。 4. **规模大小**：配电站的容量越大，所需设备数量越多，造价自然增加。 5. **自动化程度**：自动化水平高的配电站虽然初期投资大，但长期运行维护成本较低。 南方电网在规划和设计10kV配电站时，会充分考虑经济效益与社会效益，力求在保证供电可靠性的同时，降低运维成本，提升服务质量。这体现在对设备选择的精打细算，以及对运行维护策略的科学制定。 总结来说，10kV配电站是电力系统中的关键节点，南方电网的10kV配电站设计体现了现代化、模块化和经济性的特点。在实际操作中，需综合考虑设备配置、工程实施、运行维护等多方面因素，以实现高效、安全、经济的电力供应。通过对这些知识点的理解，我们能够更好地把握10kV配电站的建设和管理，为优化电力系统提供有力支持。

内容概要：本文介绍了一种基于STM32F103C8单片机的电流电压检测系统，用于电网参数的实时监测、显示以及远程控制。系统能够监测电流和电压参数并进行显示，支持通过按键设置报警阈值，并提供声光报警功能。此外，还集成了ESP8266通信模块实现远程通信，允许平台远程监视与控制。文中提供了详细的硬件设计说明，包括电流互感器、分压电阻网络等关键组件的选择与配置，以及ADC采样的核心代码和有效值计算方法。针对可能出现的问题如ADC采样毛刺进行了优化处理，并介绍了Modbus RTU协议的应用。最后，文档附带了Proteus仿真图、程序代码、详细说明文档和讲解视频。 适合人群：从事电力电子、自动化控制领域的工程师和技术人员，特别是对单片机应用感兴趣的开发者。 使用场景及目标：适用于需要对电网参数进行精确监测和控制的场合，如工业控制系统、智能家居设备等。目标是帮助读者掌握单片机在电流电压检测方面的应用，提高系统的可靠性和安全性。 其他说明：文档不仅提供了理论指导，还包括实际操作步骤和常见问题解决方法，有助于读者更好地理解和应用相关技术。

电动汽车大规模接入电网的双层优化调度策略：协同发电机、电动汽车与风力发电的调度计划研究,考虑大规模电动汽车接入电网的双层优化调度策略 中文文献可对照《考虑大规模电动汽车接入电网的双层优化调度策略》，研究了发电机、电动汽车、风力的协同优化计划问题，提出了一种基于输电和配电系统层面的电动汽车充放电计划双层优化调度策略。 在输电网层，以减少发电机组的运行成本、PM2.5 排放量、用户的总充电成本和弃风电量为目标，建立了基于机组最优组合的上层优化调度模型；在配电网层，以降低网损为目标，考虑网络安全约束和电动汽车的空间迁移特性，建立了基于最优潮流的下层优化调度模型。 在基于标准 10 机输电网和 IEEE33 节点配电网的电力系统仿真模型上，对所提的基于双层优化的大规模电动汽车充放电调度策略进行了仿真分析，验证了所提双层优化调度策略的有效性和优越性。 程序包含注释 ,核心关键词： 大规模电动汽车; 双层优化调度策略; 电网接入; 协同优化; 发电机组; 排放量; 充电成本; 弃风量; 输电网层优化调度模型; 配电网层优化调度模型; 网损; 空间迁移特性; 电力系统仿真模型。,《大规模电动汽

内容概要：本文介绍了基于模型预测控制（MPC）的微电网调度优化方法，并提供了相应的Matlab代码实现。文中还涉及多种优化算法和技术在不同工程领域的应用，如改进引导滤波器、扩展卡尔曼滤波器、多目标向日葵优化算法（MOSFO）、蛇优化算法（MOSO）等，重点聚焦于微电网多目标优化调度问题。通过MPC方法对微电网中的能源进行动态预测与优化调度，提升系统运行效率与稳定性，同时应对分布式电源不确定性带来的挑战。配套代码便于读者复现与验证算法性能。; 适合人群：具备一定电力系统或自动化背景，熟悉Matlab编程，从事新能源、智能优化或微电网相关研究的科研人员及研究生；; 使用场景及目标：①实现微电网在多目标条件下的优化调度；②处理分布式电源不确定性对配电网的影响；③学习并应用MPC控制策略于实际能源系统调度中；④对比分析不同智能优化算法在路径规划、调度等问题中的表现； 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码与网盘资料，按主题逐步实践，重点关注MPC在微电网中的建模过程与优化机制，同时可拓展至其他智能算法的应用场景。

基于混合决策的完全自适应分布式鲁棒框架：Wasserstein度量的多阶段电力调度策略,基于混合决策与Wasserstein度量的完全自适应分布式鲁棒优化模型：应对风电渗透下电网调度挑战的研究,基于混合决策的完全自适应分布鲁棒 关键词：分布式鲁棒DRO wasserstwin metric Unit commitment 参考文档：无 仿真平台：MATLAB Cplex Mosek 主要内容：随着风电越来越多地渗透到电网中，在实现低成本可持续电力供应的同时，也带来了相关间歇性的技术挑战。 本文提出了一种基于混合决策规则（MDR）的完全自适应基于 Wasserstein 的分布式鲁棒多阶段框架，用于解决机组不确定性问题（UUC），以更好地适应风电在机组状态决策和非预期性方面的影响。 调度过程。 与现有的多阶段模型相比，该框架引入了改进的MDR来处理所有决策变量以扩展可行域，因此该框架可以通过调整决策变量的相关周期数来获得各种典型模型。 因此，我们的模型可以为一些传统模型中不可行的问题找到可行的解决方案，同时为可行的问题找到更好的解决方案。 所提出的模型采用高级优化方法和改